简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
简介:供应商参与新产品开发(SupplierInvolvementinNewProductDevelopment,SINPD)凶具有缩短产品开发周期、降低开发成本等优势而被广泛研究与实践,在参与过程中,选择合适的供应商尤为关键。从新能源汽车这一个性产品特点出发,就其SINPD的供应商选择关键影响因素进行分析,探索性提出了4个新能源汽乍制造企业SINPD的供应商选择影响因素,分别是供应商的自主创新能力、成本控制能力、后向整合与服务能力、信息集成能力,并构建了影响因素模型。这为我凼新能源汽车企业的新产品开发与供心商选择管理提供了参考。
简介:Aparametricmodellingapproachforthepreliminarydesignofautomotivediscbrakes;Apredictivetooltoevaluatediscbrakesquealpropensity-Part3:parametricdesignstudies;Apredictivetooltoevaluatediscbrakesquealpropensity-Part2:systemlinearisationandmodalanalysis;Apredictivetooltoevaluatediscbrakesquealpropensity-Part1:themodelphilosophyandthecontactproblem;Astudyofdiscbrakehighfrequencysquealsanddiscin-plane/out-of-planemodes……