Wynik wyszukiwania
Zapytanie: LSTM
Liczba odnalezionych rekordów: 6



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/6
Nr opisu: 0000136229   
Analysis and forecasting of the primary energy consumption in Poland using deep learning.
[Aut.]: Anna Manowska.
-Inż. Miner. 2020 R. 21 nr 1, s. 217-222, bibliogr. 24 poz.. Punktacja MNiSW 40.000

konsumpcja energii pierwotnej ; metody głębokiego uczenia ; sztuczne sieci neuronowe ; LSTM ; pamięć długotrwała ; pamięć krótkotrwała

primary energy consumption ; deep learning methods ; artificial neural network ; LSTM ; long-term memory ; short-term memory

2/6
Nr opisu: 0000137630
Detekcja niezgodności spawalniczych z zastosowaniem predykcji sygnałów procesowych.
[Aut.]: Wojciech Jamrozik.
W: Diagnostyka Maszyn. XLVII Ogólnopolskie Sympozjum, Wisła, 1.03-5.03. 2020. Streszczenia. Red. Grzegorz Peruń, Łukasz Konieczny. Politechnika Śląska. Wydział Transportu i Inżynierii Lotniczej. Katowice : [b.w.], 2020, s. 36-37

LSTM ; predykcja sygnałów ; technologia spalania

LSTM ; signal prediction ; welding technology

3/6
Nr opisu: 0000138867   
Prediction of streamflow based on dynamic sliding window LSTM.
[Aut.]: L. Dong, D. Fang, X. Wang, W. Wei, Robertas Damasevicius, R. Scherer, Marcin Woźniak.
-Water 2020 vol. 12 iss. 11, s. 1-11, bibliogr. 34 poz.. Impact Factor 2.544. Punktacja MNiSW 70.000

przepływ strumienia ; prognoza przepływu ; uczenie głębokie ; sieć neuronowa ; LSTM

streamflow ; flow prediction ; deep learning ; neural network ; LSTM ; dynamic sliding window

4/6
Nr opisu: 0000135875   
Research on a LSTM based method of forecasting primary frequency modulation of grid.
[Aut.]: S. Lei, L. Wang, W. Cui, Marcin Woźniak, Dawid Połap.
-J. Internet Technol. 2020 vol. 21 no. 3, s. 791-798, bibliogr. 18 poz.. Impact Factor 0.786. Punktacja MNiSW 40.000

siatka ; częstotliwość ; LSTM ; przetwarzanie danych

grid ; frequency ; LSTM ; data processing

5/6
Nr opisu: 0000138162   
Using the LSTM network to forecast the demand for electricity in Poland.
[Aut.]: Anna Manowska.
-Appl. Sci. 2020 vol. 10 iss. 23, s. 1-16, bibliogr. 32 poz.. Impact Factor 2.474. Punktacja MNiSW 70.000

prognozowanie długoterminowe ; zużycie energii elektrycznej ; szereg czasowy ; nauczanie maszynowe ; sztuczne sieci neuronowe ; LSTM

long-term forecasting ; electricity consumption ; time series ; machine learning ; artificial neural networks ; LSTM

6/6
Nr opisu: 0000138298   
Using the LSTM network to forecast the demand for hard coal.
[Aut.]: Anna Manowska.
-Gosp. Sur. Miner. 2020 vol. 36 iss. 4, s. 33-48, bibliogr. 25 poz.. Impact Factor 0.588. Punktacja MNiSW 70.000

szeregi czasowe ; analiza składowych głównych ; sztuczne sieci neuronowe ; LSTM ; sprzedaż węgla kamiennego

time series ; principal component analysis ; artificial neural networks ; LSTM ; sales of hard coal

stosując format:
Nowe wyszukiwanie