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文献类型

  • 1 篇 期刊文献

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日期分布

学科分类号

  • 1 篇 工学
    • 1 篇 机械工程

主题

  • 1 篇 deep ar
  • 1 篇 概率分布
  • 1 篇 长短期记忆网络
  • 1 篇 电能消耗预测
  • 1 篇 时间序列模型

机构

  • 1 篇 上海工程技术大学
  • 1 篇 上海理工大学

作者

  • 1 篇 陈斌
  • 1 篇 邱禧荷
  • 1 篇 茹亚军
  • 1 篇 郭韵

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=Deep AR"
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基于deepar神经网络时间序列模型的电能消耗预测
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江苏大学学报（自然科学版） 2022年 第5期43卷 599-603页
作者： 邱禧荷 茹亚军 陈斌 郭韵 上海工程技术大学电子电气工程学院 上海201620 上海理工大学机械工程学院 上海200093 上海工程技术大学机械与汽车工程学院 上海201620
为实现对电能消耗进行准确预测,基于美国PJM公司数据集,采用基于深度自回归循环网络(deep autoregressive recurrent networks,deep ar)时间序列模型,对Commonwealth Edison公司未来某12 h区间电能消耗进行预测.该模型基于长短期记忆网... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 评论
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