机译:基于长短期记忆神经网络的超级电容器剩余使用寿命预测
Qingdao Univ Sch Elect Engn Qingdao 266000 Shandong Peoples R China;
Jinan Univ Inst Adv Interdisciplinary Res iAIR Collaborat Innovat Ctr Technol & Equipment Biol D Jinan 250022 Shandong Peoples R China;
Remaining useful life; Supercapacitor; Long short-term memory neural network; Root mean square error; Overfitting;
机译:基于长短期记忆递归神经网络的PEMFC剩余使用寿命预测
机译:基于长时记忆和Elman神经网络混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
机译:具有权重放大的长短期记忆神经网络及其在齿轮剩余使用寿命预测中的应用
机译:基于Bootstrap方法的长短期记忆网络剩余使用寿命不确定度预测
机译:使用长短期记忆人工神经网络来全球预测大气密度
机译:时间序列多通道卷积神经网络具有基于注意力的长短期记忆可预测轴承剩余使用寿命
机译:时间序列多通道卷积神经网络,具有基于关注的长短期记忆,用于预测轴承剩余的使用寿命
机译:开发一种全面,合理的方法确定现有路面剩余寿命的人工神经网络方法学理论评估211。