在空气污染指数的监测中,传统单项预测方法不能反映PM 2.5质量浓度与复杂因素的非线性关系,文章提出一种基于赋权K近邻(K-nearest ......

准确的风电场风向预测对制定偏航控制策略、提高发电量及风电机组稳定运行具有重要意义。针对风向的随机性和不确定性的特点,提出......

为准确预测电力市场中的短期电价,将最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)相关性分析与改进多层级门控长短期记忆网......

为高效安全运行固体氧化物燃料电池(SOFC),提出了一种考虑温度梯度瞬态响应的在线优化的2层复合控制策略。在优化层,用神经网络预......

基于LSTM神经网络模型进行股票价格的预测研究。利用开市以来的七千多条上证综合指数数据,使用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对上......

柴油机NOx排放是机动车排放污染物的主要来源,有效的NOx排放预测模型是选择性催化还原技术(SCR)控制和车载诊断系统(OBD)完成SCR监......

本文分析了含绳长误差的绳索并联机构运动控制过程,设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络预测误差补偿模型的预松弛控制方法,提......

共享单车具有很强的流动性和高随机性,为了更加准确地预测某区域内每小时的单车使用数量,通过爬取纽约市Citi Bike共享单车的天气......