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机译:利用深度学习方法,区域能源系统热负荷的多级预测
School of Environmental Science and Engineering Tianjin University Tianjin Key Laboratory of Building Environment and Energy Tianjin 300072 China;
School of Environmental Science and Engineering Tianjin University Tianjin Key Laboratory of Building Environment and Energy Tianjin 300072 China;
School of Environmental Science and Engineering Tianjin University Tianjin Key Laboratory of Building Environment and Energy Tianjin 300072 China;
Attention mechanism; Deep learning; Multi-step-ahead prediction; Sequence-to-sequence; Temporal dependency;
机译:基于深度多任务学习的多能量负荷预测模型和区域综合能源系统的集合方法
机译:区域能源系统热负荷预测的基于一般转移学习框架
机译:具有集合和分类方法的广泛学习系统,用于多阶延长风速预测
机译:基于深度学习的蓄热式加热器热能使用量预测方法
机译:使用地理信息系统,空间统计数据和热红外图像,对内华达州区域和地方范围的地热系统进行预测和检测。
机译:基于深度多任务学习在工业公园综合能源系统中的电力热量和气体负荷预测
机译:深度学习和高级特征选择方法区热负荷预测