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基于代价敏感LSTM循环神经网络的稳压器水位预测方法

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摘要

本发明涉及船舶核动力稳压器水位预测技术领域，特别涉及一种基于代价敏感LSTM循环神经网络的稳压器水位预测方法。一种基于代价敏感LSTM循环神经网络的稳压器水位预测方法，包括如下步骤：S1，选取与稳压器水位耦合度较高的p个参数x

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1. 基于代价敏感LSTM循环神经网络的稳压器水位预测方法 [P] . 中国专利： CN110119854B . 2020.04.21
2. 基于代价敏感LSTM循环神经网络的稳压器水位预测方法 [P] . 中国专利： CN108647839A . 2018-10-12
3. TRANSFORMER DGA DATA PREDICTION METHOD BASED ON MULTI-DIMENSIONAL TIME SEQUENCE FRAME CONVOLUTION LSTM [P] . US2021089900A1 . 2021-03-25

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4. Large-scale real-time traffic flow prediction method based on fuzzy logic and deep LSTM [P] . US2021209939A1 . 2021-07-08

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5. LSTM-based future threat prediction method and apparatus [P] . KR102267287B1 . 2021-06-21

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