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施海昕; 诸建超; 严骏驰; 程栋; 刘云锋;
云汉芯城(上海)互联网科技股份有限公司 上海201612;
华东师范大学计算机科学与软件工程学院 上海200062;
上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海200240;
循环神经网络(RNN); 长短期记忆网络(LSTM); 卷积神经网络(CNN); 深度学习;
机译:基于Choquet积分和深层LSTMS的可靠太阳辐照度预测方法
机译:NBLSTM:嘈杂的混合卷积神经网络和基于BLSTM的深度架构,用于剩余使用寿命估算
机译:基于时序衰减矩阵和卷积神经网络的溶解氧预测方法循环水产养殖系统(卷积神经网络(卷503,PG 26,2019的缩回)
机译:基于LSTM的多变量时间序列预测旅游度假村餐厅客户数量的预测方法
机译:LV分布网的基于深度学习的托管能力分析,具有空间时间LSTMS
机译:基于MCLSTM的滚动轴承性能评估的可靠预测方法
机译:基于AutoEncoder和基于LSTM的业务流预测方法
机译:复指数,最小二乘法和预测方法的确定
机译:CUDNNLSTM国家电力需求预测使用循环神经网络模型
机译:Varma LSTM电池输出电压响应和使用混合Varma和LSTM的充电状态预测方法
机译:基于多维时间序列框架卷积LSTM的变压器DGA数据预测方法
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