Articles de revues sur le sujet « LSTM. ESN »
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Chattopadhyay, Ashesh, Pedram Hassanzadeh et Devika Subramanian. « Data-driven predictions of a multiscale Lorenz 96 chaotic system using machine-learning methods : reservoir computing, artificial neural network, and long short-term memory network ». Nonlinear Processes in Geophysics 27, no 3 (2 juillet 2020) : 373–89. http://dx.doi.org/10.5194/npg-27-373-2020.
Texte intégralMirza, Sami F., et Abdulbasit K. Al-Talabani. « Efficient Kinect Sensor-based Kurdish Sign Language Recognition Using Echo System Network ». ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 9, no 2 (13 octobre 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.14500/aro.10827.
Texte intégralPei, Jiaxin, et Jian Wang. « Multisensor Prognostic of RUL Based on EMD-ESN ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (24 novembre 2020) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6639171.
Texte intégralChen, Xiaojuan, Haiyang Zhang et Hongwu Qin. « Lowering Nitrogen Oxide Emissions in a Coal-Powered 1000-MW Boiler ». Journal of Sensors 2021 (8 août 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9958972.
Texte intégralSheng, Hui, Min Liu, Jiyong Hu, Ping Li, Yali Peng et Yugen Yi. « LA-ESN : A Novel Method for Time Series Classification ». Information 14, no 2 (26 janvier 2023) : 67. http://dx.doi.org/10.3390/info14020067.
Texte intégralLi, Xin, Fengrong Bi, Lipeng Zhang, Xiao Yang et Guichang Zhang. « An Engine Fault Detection Method Based on the Deep Echo State Network and Improved Multi-Verse Optimizer ». Energies 15, no 3 (7 février 2022) : 1205. http://dx.doi.org/10.3390/en15031205.
Texte intégralTian, Ye, Yue-Ping Xu, Zongliang Yang, Guoqing Wang et Qian Zhu. « Integration of a Parsimonious Hydrological Model with Recurrent Neural Networks for Improved Streamflow Forecasting ». Water 10, no 11 (14 novembre 2018) : 1655. http://dx.doi.org/10.3390/w10111655.
Texte intégralYoussef, Samuel M., MennaAllah Soliman, Mahmood A. Saleh, Mostafa A. Mousa, Mahmoud Elsamanty et Ahmed G. Radwan. « Modeling of Soft Pneumatic Actuators with Different Orientation Angles Using Echo State Networks for Irregular Time Series Data ». Micromachines 13, no 2 (29 janvier 2022) : 216. http://dx.doi.org/10.3390/mi13020216.
Texte intégralFeitosa, Allan Rivalles Souza, Henrique Figuerôa Lacerda, Wellington Pinheiro dos Santos et Abel Guilhermino da Silva Filho. « Household appliance usage recommendation based on demand forecasting and multiobjective optimization ». Research, Society and Development 11, no 1 (3 janvier 2022) : e13411124515. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24515.
Texte intégralRajamoorthy, Rajasekaran, Hemachandira V. Saraswathi, Jayanthi Devaraj, Padmanathan Kasinathan, Rajvikram Madurai Elavarasan, Gokulalakshmi Arunachalam, Tarek M. Mostafa et Lucian Mihet-Popa. « A Hybrid Sailfish Whale Optimization and Deep Long Short-Term Memory (SWO-DLSTM) Model for Energy Efficient Autonomy in India by 2048 ». Sustainability 14, no 3 (25 janvier 2022) : 1355. http://dx.doi.org/10.3390/su14031355.
Texte intégralZheng, Guoxiao, Weifang Sun, Hao Zhang, Yuqing Zhou et Chen Gao. « Tool wear condition monitoring in milling process based on data fusion enhanced long short-term memory network under different cutting conditions ». Eksploatacja i Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 23, no 4 (23 août 2021) : 612–18. http://dx.doi.org/10.17531/ein.2021.4.3.
Texte intégralWidiputra, Harya. « GA-Optimized Multivariate CNN-LSTM Model for Predicting Multi-channel Mobility in the COVID-19 Pandemic ». Emerging Science Journal 5, no 5 (1 octobre 2021) : 619–35. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2021-01300.
Texte intégralSeo, Yeongung, Seungyoung Park, Myungjin Kim et Sungbin Lim. « ESS Operation Scheduling Scheme Using LSTM for Peak Demand Reduction ». Journal of KIISE 46, no 11 (30 novembre 2019) : 1165–73. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2019.46.11.1165.
Texte intégralIslam, Umar, Rami Qays Malik, Amnah S. Al-Johani, Muhammad Riaz Khan, Yousef Ibrahim Daradkeh, Ijaz Ahmad, Khalid A. Alissa, Zulkiflee Abdul-Samad et Elsayed M. Tag-Eldin. « A Novel Anomaly Detection System on the Internet of Railways Using Extended Neural Networks ». Electronics 11, no 18 (6 septembre 2022) : 2813. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11182813.
Texte intégralLindemann, Benjamin, Nasser Jazdi et Michael Weyrich. « Detektion von Anomalien zur Qualitätssicherung basierend auf Sequence-to-Sequence LSTM Netzen ». at - Automatisierungstechnik 67, no 12 (18 novembre 2019) : 1058–68. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2019-0076.
Texte intégralSantos, Rolando A., et Brian W. Sloboda. « Macroeconomic Forecasting Examining the COVID-19 Pandemic Using Selected Countries : A Machine Learning LSTM (Long Term Short Term Memory) Approach ». European Scientific Journal, ESJ 18, no 12 (30 avril 2022) : 1. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2022.v18n12p1.
Texte intégralJieyang, Peng, Wang Dongkun, Andreas Kimmig, Mikhail A. Langovoy, Wang Jiahai et Jivka Ovtcharova. « Ein hybrides RNN-Modell für die mittel- bis langfristige Vorhersage des Strombedarfs unter Berücksichtigung von Wettereinflüssen ». at - Automatisierungstechnik 69, no 1 (1 janvier 2021) : 73–83. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2020-0033.
Texte intégralBrenner, Claire, Jonathan Frame, Grey Nearing et Karsten Schulz. « Schätzung der Verdunstung mithilfe von Machine- und Deep Learning-Methoden ». Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft 73, no 7-8 (17 mai 2021) : 295–307. http://dx.doi.org/10.1007/s00506-021-00768-y.
Texte intégralNatasya et Abba Suganda Girsang. « Modified EDA and Backtranslation Augmentation in Deep Learning Models for Indonesian Aspect-Based Sentiment Analysis ». Emerging Science Journal 7, no 1 (7 novembre 2022) : 256–72. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2023-07-01-018.
Texte intégralBestaeva, Salome. « Rural Tourism Business as an Economic Instrument for the Development of Economically Backward Regions ». European Scientific Journal, ESJ 18, no 29 (30 septembre 2022) : 1. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2022.v18n29p1.
Texte intégralHuang, Yu, Lichao Yang et Zuntao Fu. « Reconstructing coupled time series in climate systems using three kinds of machine-learning methods ». Earth System Dynamics 11, no 3 (18 septembre 2020) : 835–53. http://dx.doi.org/10.5194/esd-11-835-2020.
Texte intégralChen, Min-Rong, Guo-Qiang Zeng, Kang-Di Lu et Jian Weng. « A Two-Layer Nonlinear Combination Method for Short-Term Wind Speed Prediction Based on ELM, ENN, and LSTM ». IEEE Internet of Things Journal 6, no 4 (août 2019) : 6997–7010. http://dx.doi.org/10.1109/jiot.2019.2913176.
Texte intégralMartín Guerrero, JM, C. Ortiz Moyano et C. Rodríguez Alonso. « Underwater mucosectomy of a 25 mm IIa-LSTG homogeneous lession at the transverse colon ». Revista Andaluza de Patología Digestiva 44, no 2 (30 avril 2021) : 56–58. http://dx.doi.org/10.37352/2021442.3.
Texte intégralFadli, Faisal, Saib Suwilo et Muhammad Zarlis. « Model Prediksi Data Besar Distribusi Produk Farmasi : Analisis Kinerja Model Deep Learning ». CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) 14, no 1 (10 février 2022) : 68. http://dx.doi.org/10.22303/csrid.14.1.2021.79-91.
Texte intégralLee, Yao Hui A., et Wen Cheng J. Wei. « Processing and Characterization of La2O3-SiO2-B2O3 (LSB) Based Glass-Ceramics for LTCC Application ». Key Engineering Materials 280-283 (février 2007) : 935–40. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.280-283.935.
Texte intégralGuilarte López-Mañas, J., F. Valverde López et E. Fernández. « Fragment mucosectomy (PEMR) of a 45 mm rectal lesion (mixed nodular LST-G) ». Revista Andaluza de Patología Digestiva 44, no 3 (30 juin 2021) : 98–100. http://dx.doi.org/10.37352/2021443.2.
Texte intégralTanno, Nobuhiro, Kazuo Koyanagi, Satoshi Tabuchi, Hideyuki Tawara, Makoto Nishimura, Osamu Togawa, Shin Arai et al. « A case of laterally-spreading tumor in a colonic interposition after esophageal cancer treated by endoscopic submucosal dissection ». Progress of Digestive Endoscopy 77, no 2 (2010) : 60–61. http://dx.doi.org/10.11641/pde.77.2_60.
Texte intégralChen, Xiaojuan, et Haiyang Zhang. « Grey Wolf Optimization–Based Deep Echo State Network for Time Series Prediction ». Frontiers in Energy Research 10 (11 mars 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fenrg.2022.858518.
Texte intégralJirak, Doreen, Stephan Tietz, Hassan Ali et Stefan Wermter. « Echo State Networks and Long Short-Term Memory for Continuous Gesture Recognition : a Comparative Study ». Cognitive Computation, 7 octobre 2020. http://dx.doi.org/10.1007/s12559-020-09754-0.
Texte intégralLi, Songyang, Weiling Luan, Chang Wang, Ying Chen et Zixian Zhuang. « Degradation prediction of proton exchange membrane fuel cell based on Bi-LSTM-GRU and ESN fusion prognostic framework ». International Journal of Hydrogen Energy, août 2022. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.07.230.
Texte intégralKłosowski, Grzegorz, Tomasz Rymarczyk, Konrad Niderla, Monika Kulisz, Łukasz Skowron et Manuchehr Soleimani. « Using an LSTM network to monitor industrial reactors using electrical capacitance and impedance tomography – a hybrid approach ». Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability 25, no 1 (27 janvier 2023). http://dx.doi.org/10.17531/ein.2023.1.11.
Texte intégralDongwei, Gu, Nie Ruihua, Han Wenbo, Chen Guang et Jia Ligang. « Research on preventive maintenance strategy of Coating Machine based on dynamic failure rate ». Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability, 1 février 2023. http://dx.doi.org/10.17531/ein.2023.1.20.
Texte intégralHeydari, Azim, Meysam Majidi Nezhad, Davide Astiaso Garcia, Farshid Keynia et Livio De Santoli. « Air pollution forecasting application based on deep learning model and optimization algorithm ». Clean Technologies and Environmental Policy, 14 avril 2021. http://dx.doi.org/10.1007/s10098-021-02080-5.
Texte intégralBİLGİLİ, Mehmet, Şaban ÜNAL, Aliihsan ŞEKERTEKİN et Cahit GÜRLEK. « Machine Learning Approaches for One-Day Ahead Soil Temperature Forecasting ». Tarım Bilimleri Dergisi, 31 janvier 2023, 221–38. http://dx.doi.org/10.15832/ankutbd.997567.
Texte intégralLu, Quanying, Shaolong Sun, Hongbo Duan et Shouyang Wang. « Analysis and forecasting of crude oil price based on the variable selection-LSTM integrated model ». Energy Informatics 4, S2 (septembre 2021). http://dx.doi.org/10.1186/s42162-021-00166-4.
Texte intégralLiu, Yang, Shuaibing Du et Lihu Wang. « Flood forecasting and uncertainty analysis based on the combination of improved adaptive noise learning model and density estimation ». Water Supply, 22 novembre 2022. http://dx.doi.org/10.2166/ws.2022.403.
Texte intégralDeo, Ravinesh C., Richard H. Grant, Ann Webb, Sujan Ghimire, Damien P. Igoe, Nathan J. Downs, Mohanad S. Al-Musaylh, Alfio V. Parisi et Jeffrey Soar. « Forecasting solar photosynthetic photon flux density under cloud cover effects : novel predictive model using convolutional neural network integrated with long short-term memory network ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 6 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-022-02188-0.
Texte intégralMr. Abdul Khadar A, Modem Tharun Kumar, Sharath K N, Sukesh V N et Tejaswini K N. « Intrusion Detection System Using K-Means and Edited Nearest Neighbour Algorithm ». International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 23 juin 2022, 451–58. http://dx.doi.org/10.48175/ijarsct-5052.
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