प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

ट्यूटोरियल लेख

आदर्श वर्णन

ट्रांसफार्मर न्यूरल नेटवर्क (Transformer) तथा गेट रिकरेन्ट यूनिट (GRU) इत्येतयोः संयुक्तविधिः प्रस्ताविता अस्ति यत् भिन्नात्मकविधविघटनं (VMD) तथा कणसमूह अनुकूलनं (PSO) इत्येतयोः आधारेण भवति प्रथमं, लिथियम-बैटरी-क्षमता-सूचनाः भिन्न-भिन्न-विध-अपघटन-एल्गोरिदम्-द्वारा विघटनं भवति ततः समायोजितस्य अनुकूलनार्थं कणसमूहस्य अनुकूलन-एल्गोरिदमस्य उपयोगः भवति परिवर्तन-तंत्रिका-जालं तथा गेटेड-पुनरावृत्ति-एकक-संरचनायाः अति-पैरामीटर्-परिवर्तन-तंत्रिका-जालं समय-श्रृङ्खला-आँकडानां प्रति उत्तम-अनुकूलतायै डिकोडरस्य स्थाने रेखीय-स्तरस्य उपयोगं करोति एन्कोडरः दत्तांशस्य वैश्विकलक्षणं आन्तरिकसहसंबन्धं च गृहीतुं, तथा च एकस्य ट्रांसफार्मरस्य तथा तस्य संयुक्तप्रतिरूपस्य पूर्वानुमानस्य सटीकतायां सुधारं करोति अन्ततः, ट्रांसफार्मरः जीआरयू च क्रमशः मुख्यप्रवृत्तिउपअनुक्रमस्य उच्च-आवृत्ति-उपक्रमस्य च भविष्यवाणीं कुर्वन्ति, तथा च द्वयोः भविष्यवाणयः लिथियम-आयनबैटरी SOH इत्यस्य अनुमानं पूर्णं कर्तुं मॉडल् संलयनं भवति । मॉडलस्य भविष्यवाणीप्रभावस्य सत्यापनम् नासा-लिथियम-बैटरी-आँकडा-समूहस्य उपयोगेन कृतम्, तथा च बहु-स्तरीय-अनुभूति (MLP), पुनरावर्तनीय-न्यूरल-जालम् (RNN) तथा गाउसी-कार्यं - GRU, Transformer- MLP इत्यादिभिः संयुक्त-माडलैः सह संयोजितम् तुल्यन्ते । परिणामानि दर्शयन्ति यत् अस्मिन् पत्रे भविष्यवाणीप्रतिरूपं अन्येभ्यः एकलप्रतिरूपेभ्यः अथवा संयुक्तप्रतिरूपेभ्यः सटीकतायां पुनर्जन्मघटनायां च श्रेष्ठं भवति भविष्यवाणीपरिणामानां औसतनिरपेक्षदोषः मूलमध्यवर्गदोषश्च 0.62% तथा 1.19% अन्तः निर्वाह्यते, तथा च निर्धारणस्य गुणांकः ८७.०८% अस्ति उपरि प्रस्तावितायाः शोधपद्धतेः प्रभावशीलता सत्यापिता अस्ति ।

भविष्यवाणी प्रभाव