Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Kiến trúc - Xây dựng
Predicting dynamic responses of frame structures subjected to stochastic wind loads using temporal surrogate model
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Predicting dynamic responses of frame structures subjected to stochastic wind loads using temporal surrogate model
Việt Khải
65
11
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This study proposes an alternative approach based on the deep learning paradigm working in a complementary way with conventional methods such as the finite element method for quickly forecasting the responses of structures under random wind loads with reasonable accuracy. The approach works in a sequenceto-sequence fashion, providing a good trade-off between the prediction performance and required computation resources. |
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
A method for predicting protein complex in dynamic PPI networks
A web-based dynamic Nomogram for predicting instrumental activities of daily living disability in older adults: A nationally representative survey in China
Changes in cerebrospinal fluid interleukin10 levels display better performance in predicting disease relapse than conventional magnetic resonance imaging in primary central nervous system lymphoma
Dynamic substrate preferences predict metabolic properties of a simple microbial consortium
Predicting viral exposure response from modeling the changes of co-expression networks using time series gene expression data
Predicting dynamic responses of frame structures subjected to stochastic wind loads using temporal surrogate model
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.