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免费在线预览全文贝叶斯预测方法 Oracle白皮书 2006年 9月更新 贝叶斯预测方法 简介 贝叶斯方法将先验和后验知识相结合来模拟时间序列数据 预测的关键是要 也就是说,我们知道如果抛掷一枚硬币,出现正面和反面的概率 找到一个能生成最佳 均为 05——这是先验知识关闭预览想预览更多内容,点击免费在线预览全文
本文围绕非线性时间序列的预测与建模关闭预览想预览更多内容,点击免费在线预览全文然后,对神 经网络这种非线性辨识模型做了比较全面的分析,详尽论述了反馈递归型神经 网络的拓扑结构与训练方法,并通过时间延迟反馈型神经网络在股市预测中的 应用说明该模型在非线性时间序列预测中的应用前景
本申请适用于工业过程质量指标在线预测技术领域,提供了一种多采样率工业过程关键质量指标在线预测方法,包括:挑选影响工业过程关键质量指标的过程变量作为建模辅助变量;获取辅助变量时间序列集;按照采样频本申请能提高关键质量指标的预测精确度。
本发明公开了一种冷热负载在线预测方法及装置,该方法包括:获得包括当前时刻的预设时间长度的负载预测历史记录,负载预测历史记录包括供能站的供能负荷、目标建筑的室外环境数据和室内温度,供能负荷为本发明可适用室内温度变化的间歇性供热/供冷场景,并提供短时、超短时负荷预测。
本发明涉及一种重轨局部强度在线预测方法,将元胞自动机计算模型与有限元等计算模型均设置为离线计算模型,采用正交批量计算的方式,获得足够的离线元胞自动机计算的数据点,利用深度学习模型为媒介,将其转化为完收藏点赞原创力专利网是原创力文档旗下专业提供专利pdf下载、专利pdf在线阅读、专利检索、专利申请服务等一条龙的网站,目前网站的所有专利都是最新的,后续我们将提供国
本发明公开了一种电池组剩余寿命在线预测方法,包括步骤:S1,利用电池组循环寿命离线测试数据构建并优化充电量计算模型;S2,利用充电量计算模型,并采用实际工况下的电池组运行数据在线预测电池组的剩余寿命本发明通过将实验室研究结果与电池实际运行数据相结合,根据电池历史数据在线建模和修正模型参数,并通过循环计算方法预测电池组RUL,实现了对电池组RUL在线预测效果
本发明公开一种槽钢轧辊孔型磨损量在线预测方法,包括如下步骤:(1)读取精轧时精轧机架组中各个机架的冷却液水压p、冷却液流量q及轧制重量k,并存储至各机架的数表中;(2)基于各个机架的数表来更新对应机架的轧辊孔基于大数据挖掘构建轧辊孔型横向及纵向磨损量计算模型,提高了轧辊孔型磨损量的预测精度,基于轧辊孔型横向及纵向磨损量计算模型可以完成所有轧辊孔型的磨损量预测
《超预测》PDF电子版 陪你一起成长 割韭菜的老农下载链接: 超预测 1 人类的本性,我们都是过快下结论,却过慢改变结论。 2 怀疑精神对科学发
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本发明公开了一种电池寿命在线预测方法及系统,方法包括获取电池充电状态下不同时刻的多组状态参数,确定每组状态参数对应的等效静态电压;判断每个等效静态电压是否在预设的特征区间内,如是,则根据处于特征区间本发明可根据电池充电状态下的状态参数预测电池的寿命,预测方法简单;使用等效静态电压消除了充电状态下充电电流对充电电压的影响,保证了基础预测参数的精度