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机译:基于支持向量机回归和NARX递归神经网络的非住宅建筑数据驱动的供热和制冷负荷预测:地区规模比较研究
Rhein Westfal TH Aachen, Inst Energy Efficiency & Sustainable Bldg E3D, D-52074 Aachen, Germany;
Rhein Westfal TH Aachen, Inst Energy Efficiency & Sustainable Bldg E3D, D-52074 Aachen, Germany;
Rhein Westfal TH Aachen, Inst Energy Efficiency & Sustainable Bldg E3D, D-52074 Aachen, Germany;
District heating and cooling; Urban energy analysis; Load forecasting; Support vector machine regression; NARX recurrent neural network;
机译:通过递归神经网络预测区域供热和制冷系统中的热负荷
机译:预测建筑物的每小时制冷量:支持向量机和不同人工神经网络的比较
机译:多元线性回归,人工神经网络和支持向量机预测溶解氧的比较研究
机译:区域供热和制冷系统中通过循环神经网络进行的热负荷预测
机译:支持向量机用于回归分析及其在基于振动信号的机械退化预测中的应用。
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析逻辑回归神经网络支持向量机分类树和随机森林的准确性敏感性和特异性的真实数据比较
机译:集成可再生能源的机器学习方法:人工神经网络,支持向量回归和高斯过程回归的比较研究