Zobrazeno 1 - 10
of 557
pro vyhledávání: '"mixture density"'
Publikováno v:
Journal of Applied Science and Engineering, Vol 27, Iss 7, Pp 2903-2916 (2024)
The electricity consumption in the smart grids consists of an uncertainty feature. Also, an unstable atmosphere situation causes photovoltaic (PV) generation will be undefined output. With both of these problems, the net demand power of consumers can
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/61e6b856dccf4c1fa181167523680d8a
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 55218-55224 (2024)
The simulation of nanophotonic structures relies on electromagnetic solvers, which play a crucial role in understanding their behavior. However, these solvers often come with a significant computational cost, making their application in design tasks,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/96701ed17bde434abd348e90cd5ffad2
Publikováno v:
Buildings, Vol 14, Iss 11, p 3468 (2024)
This study presents a probabilistic prediction method for train-induced vibrations by combining a deep neural network (DNN) with the mixture density model in a cascade fashion, referred to as the DNN-RMDN model in this paper. A benchmark example is c
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/533f7e6a97684b119b76869bac95e7ca
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 16, Iss 10, p 1759 (2024)
In shallow water, Sentinel-2 multispectral imagery has only four visible bands and limited quantization levels, which easily leads to the occurrence of the same spectral profile but different depth (SSPBDD) phenomenon, resulting in a one-to-many rela
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c560ae4db3cf4fe89226f3e6095ef18b
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 8, p 2537 (2024)
This study aims to enhance diagnostic capabilities for optimising the performance of the anaerobic sewage treatment lagoon at Melbourne Water’s Western Treatment Plant (WTP) through a novel machine learning (ML)-based monitoring strategy. This stra
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/46a54691b26a402f84a1e61b17c5f9a0
Publikováno v:
Frontiers in Energy Research, Vol 11 (2023)
Tropical cyclone (TC) track forecasting is critical for wind risk assessment. This work proposes a novel probabilistic TC track forecasting model based on mixture density network (MDN) and multitask learning (MTL). The existing NN-based probabilistic
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0f5e926b6ef640c197dbbc423ee71156
Autor:
Dmitrij Celov, Remigijus Leipus
Publikováno v:
Lietuvos Matematikos Rinkinys, Vol 46, Iss spec. (2023)
Large-scale aggregation and its inverse, disaggregation, problems are important in many fields of studies like macroeconomics, astronomy, hydrology and sociology. It was shown in Granger (1980) that a certain aggregation of random coefficient AR(1) m
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/00ca1a31b3864e679b828dd0db2c5e63
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.