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本发明公开了一种制丝车间工艺质量在线预测方法,包括以下步骤:(1):从MES数据库中获取工艺参数和质量指标;(2):对获取的制丝工艺参数历史数据的规则化表征和数据融合,并进行预处理;(3):基于序列到序列的学习结构,采用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

九天玄数与数字化外应预测口诀问:张老师能不能再进一步把九天玄数与数字化预测口 ”本门的数字化外应,最大的特色是与九天玄数预测学

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本发明涉及数据网络流量在线预测方法本方法分为两个部分:流量模型在线学习算法和基于该流量模型的流量预测算法

2、(54)发明名称一种基于多信息感知的时间序列在线预测方法 (57)摘要本发明公开了一种基于多信息感知的时间序列在线预测方法,先利用线下数据进行线下训练集与网络模型初始化,再针对当前时刻的输入数据分别进行数3、 A 1一种基于多信息感知的时间序列在线预测方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)、利用线下数据进行线下训练集与网络模型初始化 (11)、线下选取数据构成线下训练集

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

2、期结温在线预测 方法 (57)摘要 本发明公开一种SiCMOSFET模块全生命周 期结温在线预测方法, 具体按照以下步骤实施: 步骤1, 采用全新的SiCMOSFET模块做功率循环 直到模块完全老化失效; 在功率循环期间采样该 SiCMOSFET模块 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN A 20200609 CN A MOSFET模块全生命周期结温在线预测方法, 其特征在于, 具体按照以下步骤实 施: 步骤1, 采用一个全新的Si

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