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张传凯; 刘佳龙;
北京市地铁运营有限公司 北京 100005;
北京地铁工程管理有限公司 北京 100005;
东北大学机械工程与自动化学院 辽宁沈阳 110819;
高速列车悬挂系统; 故障预测; 健康因子; LSTM网络;
机译:基于优化LSTM网络的时空数据融合,二氧化碳浓度预测方法研究
机译:基于非线性鲁棒观测器的磁悬浮列车网络悬挂控制系统故障检测
机译:基于LSTM神经网络的铁路制动系统故障预测方法
机译:CNN与时间序列预测的LSTMS
机译:TD-LSTM:用于海洋温度预测的基于时间依赖的LSTM网络
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机译:使用LSTM深度学习预测预测流量的LSTM系统和方法
机译:使用带有嵌套LSTM模型的深层胶囊网络的运输网络速度预测方法
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