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原创 TimesNet+Tsmixer多变量时间序列预测 timesnet/tsmixer Timenet是2023年4月发表了一个新的模型
TimesNet是2023年4月发表的一个新型模型,该模型以其出色的性能在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果。今天,我们要探讨的是TimesNet和Tsmixer这两种模型,尤其是它们在多变量时间序列预测中的应用。随着深度学习技术的不断发展,我们期待看到更多创新的方法和策略被应用到这个领域,推动多变量时间序列预测的进一步发展。与LSTM系列的以前的模型不同,它使用基于cnn的架构来跨不同的任务获得最先进的结果,使其成为时间序列分析的基础模型的绝佳候选。2.多变量预测,多变量输入,单变量输出。
2025-03-07 16:07:59
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原创 Aspen Plus化工过程模拟用于制氢的碱性电解系统 本模型提出了一个碱性电解系统建模,包括堆栈和设备平衡。
我们的模型通过Rstoic-Reactor的堆栈建模和烟囱所需功率的热量输入等方式,成功地模拟了制氢的过程。Rstoic-Reactor是一种常用于化工过程模拟的模块,它可以模拟化学反应的全过程,包括反应物的输入、反应的进行以及产物的输出等。在碱性电解中,Rstoic-Reactor被用来模拟电解过程,包括电流的输入、水的电解以及生成物的输出等。首先,通过Rstoic-Reactor的堆栈建模,我们可以更准确地模拟电解过程,从而更好地理解制氢的过程。本模型涉及到的碱性电解,包括了堆栈和设备平衡等重要部分。
2025-03-06 14:56:01
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Aspen Plus模拟制氢碱性电解系统的综合建模与优化:堆栈结构与设备平衡的深入研究,Aspen Plus模拟下的碱性电解系统制氢研究:基于Rstic-Reactor堆栈建模及功率与设备平衡分析,A
2025-03-06
空空如也
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