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赵长伟; 骈睿珺; 杜天硕; 葛磊蛟;
国网天津市电力公司城东供电分公司;
天津大学电气自动化与信息工程学院;
距离相关系数; 电能质量; 长短时记忆网络; 趋势变化;
机译:基于CNN / BI-LSTM的深度学习算法,用于使用频谱图图像进行电能质量扰动
机译:基于LSTM基于链路质量置信区间智能网格无线通信的基于链路质量置信区间边界预测
机译:使用LSTM网络的基于用户的分类预测智能电表数据负载可视化
机译:基于LSTM的电能质量在线监测设备测量精度评估
机译:分布式光伏发电和用户负载对配电系统电能质量的影响。
机译:基于集成劣化指标构造和杂交CNN-LSTM模型的泵浦存储单元的降解趋势预测
机译:基于分散熵的多尺度系列聚集和LSTM神经网络预测航空发动机健康演化趋势的智能深度学习方法
机译:空气多么干净:田纳西河谷的空气质量趋势。 ('空中'重要空气质量问题技术说明)
机译:提供汽车导航功能的方法,涉及基于计算出的剩余电能质量生成导航模式,以基于在导航地图中检测到的导航目标可视化预测的剩余范围
机译:方法,系统和装置,利用现场学习将趋势曲线升级为基于用户驱动的反馈机制的预测性维护可视化的燃油表
机译:基于生理特征识别类似用户的网络设备,生成方法和计算机程序,可预测支出趋势
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