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地理传感器时间序列具有复杂动态的语义时空相关性和地理时空相关性。尽管已经开发了各种深度学习模型用于时间序列预测,但很少有模型能专注于捕捉地理传感器时间序列内的多类型时空相关性。此外,同时预测多个传感器在未来某一时间步的值非常具有挑战性。为了解决上述问题,提出了一种自回归模型与深度神经网络的联合模型(Joint model of Autoregression and Deep Neural Network, J-ARDNN),用于处理地理传感器时间序列的多目标预测任务。在该模型中,空间模块用于捕捉不同序列间多类型空间的相关性,时间模块采用时间卷积网络来提取单个序列内的时间依赖关系。此外,还引入自回归模型来提高预测模型的鲁棒性。为了验证J-ARDNN模型的有效性和优越性,在不同领域的真实时间序列数据集上进行了充分的实验,结果表明,J-ARDNN模型的预测性能优于对比方法。 相似文献
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柔性电路板简称软板,英文缩写:FPC(Flexible printed Circuit),又称软性电路板或挠性电路扳,以下都以FPC表示。
随着电子产品小型化、微型化的发展,许多电子产品由于组装空间的关系,而将SMD部品贴装在FPC上来完成整机的组装;目前FPC的应用越来越广泛, 相似文献
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为研究和改善核电站离心式上充泵首级叶轮空化性能,采用数值模拟方法进行优化分析。将叶片数改为4片,研究了泵的最佳空化性能、扬程和效率。结果表明,最大流量工况点扬程模拟值与试验值的相对误差为2.9%,空化余量相对误差为3.6%,试验结果和模拟结果相吻合。将空化细分为初生空化、发展空化、临界空化、严重空化和断裂空化5个阶段,分析表明:初生空化时汽泡首先出现在叶片进口背面处,临界空化状态以后叶片工作面也开始出现汽泡;在发展空化到严重空化状态之间,空化和叶轮蜗壳动静干涉共同影响叶轮内的压力脉动规律;严重空化状态之后,空化成为主要影响因素,压力脉动变得相对稳定,叶轮进口和中部的压力脉动幅值明显减小,但叶轮出口处仍然保持较高幅值且比较规律的压力脉动。 相似文献