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【2h】

Generation of Time Series Data from Octave Bandwidth SPL of Acoustic Loading Using Interpolation Method

机译：使用插值方法从八度带宽分离的时间序列数据产生来自声加载的

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Eun-Su Go; In-Gul Kim; Minhyeok Jeon; Hyun-Jun Cho; Jae-Sang Park; Min-Sung Kim;
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年度 2021
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1. A Data-Driven Pivot-Point-Based Time-Series Feeder Load Disaggregation Method [J] . Jiyu Wang, Xiangqi Zhu, Ming Liang, Smart Grid, IEEE Transactions on . 2020,第6期

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2. From mess to mass: A methodology for calculating storm event pollutant loads with their uncertainties, from continuous raw data time series [J] . Métadier M., Bertrand-Krajewski J.-L. Water Science and Technology . 2011,第3期

机译：从混乱到大规模：从连续原始数据时间序列中计算风暴事件污染物负荷及其不确定性的方法
3. A methodology for the synthetic generation of hourly wind speed time series based on some known aggregate input data [J] . Roberto Carapellucci, Lorena Giordano Applied Energy . 2013,第JANa期

机译：一种基于一些已知的汇总输入数据的综合生成每小时风速时间序列的方法
4. Data Cleaning Method Based on Time Series Similarity Measurement for Large-Scale Smart Grid Load Data [C] . Yu Lei, RongHeng Lin, Hua Zou, International Conference on Enterprise Systems . 2017

机译：基于时间序列相似性度量的大规模智能电网负荷数据数据清洗方法
5. Time series prediction for Electric Vehicle Charging Load and Solar Power Generation in the context of Smart Grid. [D] . Majidpour, Mostafa. 2016

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6. Inference of Genetic Networks From Time-Series and Static Gene Expression Data: Combining a Random-Forest-Based Inference Method With Feature Selection Methods [O] . Shuhei Kimura, Ryo Fukutomi, Masato Tokuhisa, 2020

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7. A Study of Interpolation for Time-Series Data by Non-parametric Bayesian Method [O] . 北川真一貴, Maiki Kitagawa 2015

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