Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Gong, M. - Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN
Gong, M. - Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN
Нет экз.
Статья
Автор: Gong, M.
Теплоэнергетика: Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Gong, M.
Теплоэнергетика: Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Gong, M.
Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN / M. Gong, C. Han [и др.] // Теплоэнергетика. – 2024. – № 4. – С. 82-88: ил. - Библиогр.: 29 назв.
Для прогнозирования тепловой нагрузки для систем централизованного теплоснабжения часто используется алгоритм глубокого машинного обучения – временнáя сверточная сеть. Однако для настройки временной сверточной сети требуется довольно много гиперпараметров. Ручная настройка временных сверточных сетей неэффективна. В работе дан анализ гибридной модели, основанная на оптимизации стаи барханных котов и нейроной сверточной сети.
Ключевые слова = ЭНЕРГЕТИКА
Ключевые слова = ТЕПЛОСНАБЖЕНИЕ
Gong, M.
Прогнозирование тепловой нагрузки систем централизованного теплоснабжения на основе SCSO-TCN / M. Gong, C. Han [и др.] // Теплоэнергетика. – 2024. – № 4. – С. 82-88: ил. - Библиогр.: 29 назв.
Для прогнозирования тепловой нагрузки для систем централизованного теплоснабжения часто используется алгоритм глубокого машинного обучения – временнáя сверточная сеть. Однако для настройки временной сверточной сети требуется довольно много гиперпараметров. Ручная настройка временных сверточных сетей неэффективна. В работе дан анализ гибридной модели, основанная на оптимизации стаи барханных котов и нейроной сверточной сети.
Ключевые слова = ЭНЕРГЕТИКА
Ключевые слова = ТЕПЛОСНАБЖЕНИЕ