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文献
J-GLOBAL ID：202202217382640130
整理番号：22A1117724
深層学習による高エネルギー消費産業負荷の分解のためのロバストアプローチ【JST・京大機械翻訳】
A robust approach for the decomposition of high-energy-consuming industrial loads with deep learning
Cui Jia
(The School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870, Liaoning Province, China)
,
Jin Yonghui
(The School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870, Liaoning Province, China)
,
Yu Renzhe
(Ulanqab Electric Power Bureau, Ulanqabn, 012000, Ulanqab, China)
,
Okoye Martin Onyeka
(The School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870, Liaoning Province, China)
,
Li Yang
(School of Electrical Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin, 132012, China)
,
Yang Junyou
(The School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, 110870, Liaoning Province, China)
,
Wang Shunjiang
(State Grid Liaoning Electric Power Supply Co, Ltd., Shenyang, 110006, Liaoning Province, China)
資料名：
Journal of Cleaner Production
(Journal of Cleaner Production)
巻： 349 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W0750A ISSN： 0959-6526 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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