智慧地铁福建省高校重点实验室
站点地图
|
English
首页
实验室概况
组织机构
实验室成员
科研项目
实验室动态
研究成果
通知公告
研究成果
研究成果
智慧交通(公路交通)
智慧交通(海上交通)
智慧交通(轨道交通)
移动定位
机器学习方法和应用
其他物联网应用
智慧交通(轨道交通)
当前位置:
首页
>
研究成果
>
智慧交通(轨道交通)
> 正文
时间序列预测的深度学习方法
信息来源:
福州大学轨道交通研究院
发布日期:
2017-03-13
浏览次数:
利用深度模型对原始时间序列数据进行高级特征学习,进而用于时间序列的预测。此模型有效提高了时 间序列预测的精度,并在风速预测上得到了有效验证。
下一篇:
模糊深度学习的波兹曼机