Zobrazeno 1 - 10
of 128
pro vyhledávání: '"real-time online prediction"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Automation in Construction June 2023 150
Publikováno v:
Automation in Construction. 150:104831
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::eb758707a85f1766ddce2fa3b7a29ac0
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104831
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104831
Publikováno v:
Journal of Marine Science and Engineering, Vol 12, Iss 9, p 1591 (2024)
This study presents a novel real-time prediction technique for multi-degree-of-freedom ship motion and resting periods utilizing Long Short-Term Memory (LSTM) networks. The primary objective is to enhance the safety and efficiency of shipborne helico
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c218a479d22c454b81e594c7d551b494
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.
Publikováno v:
Journal of Physics: Conference Series. 1437:012025
In order to realize the predictive maintenance of key components under massive vibration data, real-time online prediction of the remaining life of different types of bearings, a data driven real-time online prediction method for bearing residual lif
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0c9204d7bdf16bf960c6a4f193207b92
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1437/1/012025
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1437/1/012025
Conference
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.
Autor:
Ren Xue-Mei, Chen Qiang
Publikováno v:
Acta Physica Sinica. 59:2310
A multiple kernel least squares support vector machine (MK-LSSVM) modeling method is proposed for the chaos of permanent magnet synchronous motor (PMSM). An equivalent kernel is built by linear-weighted combination of multi kernels to reduce the depe
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::539215427ad195431830369027e352bf
https://doi.org/10.7498/aps.59.2310
https://doi.org/10.7498/aps.59.2310