机译:借助LSTM递归神经网络基于天然气消耗量预测的高效能源系统
Badji Mokhtar Univ, Dept Comp Sci, LabGED, POB 12, Annaba 23000, Algeria;
Badji Mokhtar Univ, Dept Comp Sci, LabGED, POB 12, Annaba 23000, Algeria;
Univ Sheffield, Dept Automat Control & Syst Engn, Sheffield, S Yorkshire, England;
Hourly natural gas consumption; Clustering; Time series; Artificial neural network; Long short term memory; Day-ahead forecast;
机译:基于LSTM经常性神经网络的天然气消耗预测的高效能量系统
机译:基于LSTM经常性神经网络的高能物理数据热预测
机译:基于经常性神经网络和LSTM神经网络的钢铁工人渗透血症风险预测研究
机译:基于递归神经网络的天然气负荷预测系统选通
机译:对神经网络和多重神经网络进行石油产量和天然气消耗的短期和长期时间序列预测的研究。
机译:基于Logistic回归和具有LSTM单位的递归神经网络的可解释ICU死亡率预测模型。
机译:基于LSTM经常性神经网络的天然气消耗预测的高效能量系统