EN 13226木地板带有凹槽与舌状连接的实木地板

EN13226欧洲标准详细规定了用于室内地板的带凹槽和舌状连接的实木拼花木地块的特性。此标准涵盖了木材种类、含水量、尺寸性状、技术规格和性能要求,适用于未经表面处理或经过处理的元素,但不适用于特殊面板。

EN 13226 木地板带有凹槽与舌状连接的实木地板—测试标准

EN 13226 Wood flooring-Solid parquet elements with grooves and/or tongues

EN 13226 木地板—带有凹槽与舌状连接的实木地板

EN 13226 木地板带有凹槽与舌状连接的实木地板—测试范围

This European Standard specifies the characteristics of solid parquet elements with grooves and/or tongues for internal use as flooring. This standard is not applicable to panels made from elements for which a separate standard is in course of preparation. This standard covers elements with or without surface treatment.

本标准规定了用于内部地板带舌/或榫的实木拼花木地块的特性。本标准不适用于由正在准备单独标准的元素制成的面板。本标准包括有或没有表面处理的元素。

EN 13226 木地板带有凹槽与舌状连接的实木地板—检测要求

Wood species 木材的种类

General rules 一般规则

Rules for the most commonly used species 常用树种规范

Free class 自由等级

Moisture content 含水量

Geometrical characteristics 尺寸性状

Technical specifications and properties 技术规范及特性

出自GF2022

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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