Zobrazeno 1 - 10
of 100
pro vyhledávání: '"state forecasting"'
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:
Grey Systems: Theory and Application, 2021, Vol. 12, Issue 2, pp. 462-482.
Externí odkaz:
http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/GS-03-2021-0046
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:
Engineering Proceedings, Vol 39, Iss 1, p 28 (2023)
This work presents dynamic Tikhonov state forecasting based on large-scale deep neural network constraint for the solution to a dynamic inverse problem of electroencephalographic brain mapping. The dynamic constraint is obtained by using a large-scal
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/63f40c1ed9014fa2a8d840db512bcd2f
Autor:
James P. Carmichael, Yuan Liao
Publikováno v:
Frontiers in Sustainable Cities, Vol 3 (2022)
Classical neural networks such as feedforward multi-layer perceptron models (MLPs) are well established as universal approximators and as such, show promise in applications such as static state estimation in power transmission systems. The dynamic na
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f4e0e81cf065435c8ed5f896a7fde5b3
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:
Sensors, Vol 22, Iss 14, p 5263 (2022)
Traffic state prediction provides key information for intelligent transportation systems (ITSs) for proactive traffic management, the importance of which has become the reason for the tremendous number of research papers in this field. Over the last
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/f673f0c6cbd14258ad286fc70b960ce1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Oleksandr Shcheptsov, Areej Adnan Abed, Andrii Shyshatskyi, Serhii Kravchenko, Mykola Dieniezhkin, Nadiia Protas, Iurii Repilo, Ruslan Zhyvotovskyi, Spartak Hohoniants, Iryna Zhyvylo
Publikováno v:
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol 4, Iss 3(112), Pp 43-55 (2021)
In order to objectively and completely analyze the state of the monitored object with the required level of efficiency, the method for estimating and forecasting the state of the monitored object in intelligent decision support systems was improved.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4aa52631728f2960615f60caac55b86b
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/237996
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/237996