机译:基于LSTM的双向缺失数据估算方案,用于构建能源数据的转移学习
Hong Kong Univ Sci & Technol Dept Civil & Environm Engn Hong Kong Peoples R China;
Hong Kong Univ Sci & Technol Dept Civil & Environm Engn Hong Kong Peoples R China;
City Univ Hong Kong Dept Architecture & Civil Engn Hong Kong Peoples R China;
Hong Kong Univ Sci & Technol Dept Civil & Environm Engn Hong Kong Peoples R China;
Hong Kong Univ Sci & Technol Dept Civil & Environm Engn Hong Kong Peoples R China;
Shenzhen Qianhai Bruco Consulting Co Ltd Shenzhen Peoples R China;
Bi-directional estimation; Building energy; Deep learning; Electric power; Missing data; Transfer learning;
机译:统计学习范式中基于树的准确缺失数据插补和数据融合
机译:基于树的准确的树缺失数据避难和数据融合在统计学习范式范围内
机译:缺失数据归因的相似性学习信息融合方案
机译:基于LSTM与参数传输的双向载体
机译:纵向健康老龄化指数的多种估算方法的评估-一个因死亡,辍学和几种缺失数据机制导致数据缺失的得分变量
机译:基于最佳机器学习的缺失数据归档用于COX比例危险模型
机译:基于学习的kNN算法丢失功率数据的自适应插补方法