Department of Electrical Engineering Chongqing University Chongqing China;
School of Computer Science and Technology Heilongjiang University Harbin China;
Department of Information and Communication Engineering Xi’an University of Posts Telecommuni;
demand side management; learning (artificial intelligence); power engineering computing; power utilisation; recurrent neural nets; smart power grids;
机译:基于居民家庭使用模式的机器学习技术预测能源消耗时间序列
机译:耳聋成人的人工耳蜗植入对阳性结果是时间敏感的:使用先进的机器学习技术进行预测
机译:使用先进的机器学习技术浪潮泛型预测
机译:具有先进机器学习技术的不同时间尺度的住宅能源使用预测
机译:将机器和统计学习技术应用于智能交通系统:瓶颈识别和预测,动态行驶时间预测,驾驶员停车行为模型以及交叉口的自主车辆控制
机译:耳聋成人的人工耳蜗植入对阳性结果是时间敏感的:使用先进的机器学习技术进行预测
机译:利用高级机械学习技术预测膨胀土壤粘性土壤
机译:夏洛特机场的出租车时间预测使用快速模拟和机器学习技术。