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:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie