机译:结合数据同化和机器学习,构建数据驱动模型,以便在心血管建模中构建未知的长时间动力学应用程序
Politecn Milan MOX Math Dept Milan Lombardia Italy|Inst Natl Rech Informat & Automat M3DISIM Palaiseau France|Inst Polytech Paris CNRS Ecole Polytech LMS Palaiseau France;
Inst Natl Rech Informat & Automat M3DISIM Palaiseau France|Inst Polytech Paris CNRS Ecole Polytech LMS Palaiseau France;
Inst Natl Rech Informat & Automat M3DISIM Palaiseau France|Inst Polytech Paris CNRS Ecole Polytech LMS Palaiseau France;
artificial neural networks; cardiovascular modeling; data assimilation; data-driven modeling; machine learning; multiscale problems;
机译:数据驱动机器学习模型中的典型气象年和实际天气数据,用于住宅建筑能源使用
机译:将机器学习和过程工程物理结合起来提高数据驱动模型的准确性和解释性
机译:通过机器学习算法对建筑能源系统进行自动数据驱动的建模
机译:从一开始就正确处理-通过结合人类的专业知识,机器学习和信息理论来构建数据昂贵的项目模型
机译:大数据分析和机器学习的统计方法:时间序列生物系统的数据驱动网络重构和预测建模。
机译:基于机器学习的数据驱动的智能建筑中居住空间的供热动力学建模
机译:综述数据同化和机器学习与稀疏和嘈杂观测中的动态模型 - 与Lorenz 96模型的案例研究