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陈家新; 谭羽非;
哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001;
哈尔滨工业大学市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090;
人工神经网络; BP算法; 灰色理论; 城市燃气管网系统; 小时负荷预测; 模型研究;
机译:基于时间卷积神经网络的每小时热负荷预测模型
机译:基于聚类的日前和小时前公交车负荷预测模型
机译:基于最小二乘的离散余弦变换预测模型可用于每小时负荷预测
机译:基于实时气象分析的小时负荷预测模型
机译:利用城市燃气提高工业供热系统效率的研究
机译:RISC研究组负荷后一小时血浆葡萄糖和3年禁食恶化风险以及2小时葡萄糖耐量
机译:平衡负荷行星传动的评估研究及250小时单位设计大于4000小时的大修(TBO)
机译:厂内线负荷预测模型创建方法,厂内线负荷预测模型,厂内生产线计划创建方法,厂内线负荷预测模型创建程序,厂内线负荷预测模型创建装置和输入工厂生产线计划制作装置
机译:高炉负荷速度预测模型的学习方法,预测高炉载荷率的方法,高炉运转指导方法,控制高炉载荷率,生产铁水生产方法,运行爆炸方法。 用于预测高炉负荷降速的炉子和学习装置
机译:使用关于联邦资助的研究的模型预测性控制声明来维持超负荷的生理区域本发明是在政府的支持下完成的,该研究是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)授予的拨款号ROI-DK0856628-01进行的。美国政府享有本发明的某些权利。 (相关申请的交叉引用)S.C.§119要求2010年10月12日提交的临时申请61 / 392,399的优先权,其公开内容通过引用合并于此。
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