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本文主要研究内容作者金玉鹏（2019）在《基于改进自编码网络的空气污染物时序预测关键问题研究》一文中研究指出：空气污染预测在当前城市现代化和大气环境研究中是一个热门方向。如何利...
![潘伟靖：基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究论文]()
本文主要研究内容作者潘伟靖,陈德旺（2019）在《基于GRU-SVR的短时交通流量预测研究》一文中研究指出：短时交通流量预测为智能交通系统(ITS)的研究方向之一。现有相关研究...
![罗慧：基于长短期记忆网络的智能用电数据甄别方法论文]()
本文主要研究内容作者罗慧,刘梅招,周钰山,张宸,潘文文,刘阳,卫志农（2019）在《基于长短期记忆网络的智能用电数据甄别方法》一文中研究指出：针对智能配用电大数据背景下用电数据中存在数据异常和质量低的问题,提出一种基于长短期记忆(longshorttermmemory,LSTM)网络的电力数据异常数...
![胡天中：基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测论文]()
本文主要研究内容作者胡天中,余建波（2019）在《基于多尺度分解和深度学习的锂电池寿命预测》一文中研究指出：针对目前的剩余寿命预测(RUL)方法存在模型适应性差及预测不准确等问题,提出多尺度深度神经网络的锂电池健康退化预测模型.通过经验模态分解(EEMD)方法和相关性分析(CA),将采集到的锂电池能...
![苟非洲：基于长短期记忆网络的日供水量预测方法研究论文]()
本文主要研究内容作者苟非洲,程玉婷（2019）在《基于长短期记忆网络的日供水量预测方法研究》一文中研究指出：供水量预测方法分为传统预测法和机器学习法两类。传统方法对于日供水量预测精度有限,机器学习法具有更好的模型刻画能力,可发现传统算法难以捕捉的数据细节。提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的日...
