简介:目前高碳铬轴承钢在锻造过程中,一般采用喷雾式冷却,但是由于降温速度慢,不均匀,尤其是当锻件温度超过850℃时,有可能产生网状碳化物,影响轴承的使用寿命,并且重新进行返工,浪费大量的人力、物力。为了提高轴承寿命以及减少成本,研究并且设计了此设备。
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).