您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于贝叶斯参数学习优化的海上风电机组动态可靠性预测
更新时间:2025-12-17
    • 基于贝叶斯参数学习优化的海上风电机组动态可靠性预测

    • 基于贝叶斯参数学习优化的海上风电机组动态可靠性预测

    • 太阳能学报   2025年第10期 页码:703-713
    • DOI:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1055    

      中图分类号: M614
    • 网络出版:2025-10-31,

      纸质出版:2025-10-31

    移动端阅览

  • 黄玲玲, 王全德, 应飞祥, 等. 基于贝叶斯参数学习优化的海上风电机组动态可靠性预测[J]. 太阳能学报, 2025,(10):703-713. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1055.

    黄玲玲, 王全德, 应飞祥, et al. 基于贝叶斯参数学习优化的海上风电机组动态可靠性预测[J]. 2025, (10): 703-713. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1055.

  •  
  •  
icon
试读结束,您可以激活您的VIP账号继续阅读。
去激活 >
icon
试读结束,您可以通过登录账户,到个人中心,购买VIP会员阅读全文。
已是VIP会员?
去登录 >

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于相似日聚类和WOA-VMD-TCN-Transformer模型的短期光伏功率研究
基于并行架构网络与改进动态FD-KNN的风力发电机轴承故障预警
利用混合深度学习算法的时空风速预测
基于GRU-RF模型的太阳辐照度短时预测
基于Attention-GRU风速修正和Stacking的短期风电功率预测

相关作者

赵丹阳
汤旭晶
汪恬
郭威
许伯强
王彪
孙丽玲
尹彦博

相关机构

兰州理工大学计算机与通信学院
兰州资源环境职业技术大学气象学院
甘肃省气象局
江西理工大学电气与自动化学院
西安理工大学电气工程学院
0