Coupling of recurrent and static neural network approaches for improved multi-step ahead time series prediction

Winter, M., Breitsamter, C.

doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-64519-3

Titel:: Coupling of recurrent and static neural network approaches for improved multi-step ahead time series prediction
Dokumenttyp:: Konferenzbeitrag
Art des Konferenzbeitrags:: Textbeitrag / Aufsatz
Autor(en):: Winter, M., Breitsamter, C.
Seitenangaben Beitrag:: 433-442
Kongress- / Buchtitel:: 20th STAB/DGLR Symposium on New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics, 2016
Kongress / Zusatzinformationen:: Braunschweig; Germany; 8 November 2016 through 9 November 2016; Code 203289
Band / Teilband / Volume:: 136
Jahr:: 2018
Nachgewiesen in:: Scopus
Print-ISBN:: 978-3-319-64518-6
E-ISBN:: 978-3-319-64519-3
Serientitel:: Notes on Numerical Fluid Mechanics and Multidisciplinary Design
Serien-ISSN:: 1612-2909
Sprache:: en
Volltext / DOI:: doi:https://doi.org/10.1007/978-3-319-64519-3
WWW:: https://link.springer.com/search?facet-eisbn=978-3-319-64519-3&facet-content-type=Chapter&query=Winter
TUM Einrichtung:: Lehrstuhl für Aerodynamik
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