基于多输入输出神经网络模型传感器故障检测源代码.。传感器数据使用仿真数据，共有7个输入和4个输出，分别是： CS_angle：操纵面偏转量（机翼）单位：度； F_alt：飞行高度 单位：米 rate_HC：高度变化速率 单位：米/秒 P_angle：俯仰角 单位：度 Windspeed：风速 单位：米/秒 Airspeed：空速 单位：节 Engine_thrust：引擎推力 单位：千克 Attack_angle：迎角 单位：度 P_rate：俯仰角速率 单位：度/秒 Roll_rate：滚转角速率 单位：度/秒 Yaw_rate：偏航角速率 单位：度/秒传感器数据使用仿真数据，共有7个输入和4个输出，分别是： CS_angle：操纵面偏转量（机翼）单位：度； F_alt：飞行高度 单位：米 rate_HC：高度变化速率 单位：米/秒 P_angle：俯仰角 单位：度 Windspeed：风速 单位：米/秒 Airspeed：空速 单位：节 Engine_thrust：引擎推力 单位：千克 Attack_angle：迎角 单位：度 P_rate：俯仰角速率 单位：度/秒 Roll_ra

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皮莫里奥 Pymrio：Python中的多区域输入输出分析。 它是什么 Pymrio是用于分析全球环境扩展的多区域输入输出表（EE MRIO）的开源工具。 Pymrio旨在为全局EE MRIO数据库提供高层抽象层，以简化常见的EE MRIO数据任务。 Pymrio包括针对可用EE MRIO数据库（如 ， 和自动下载功能和解析器。 它会自动检查已解析的EE MRIO，以获取计算标准EE MRIO帐户所需的缺失数据（例如足迹，领土，贸易中产生的影响），并计算所有缺失表。 各种数据报告和可视化方法可通过比较不同国家/地区的不同帐户来帮助探索数据集。 其他功能包括： 分析方法以识别发生某些影响的位置 修改区域/行业分类 重组扩展 导出为各种格式 可视化例程和 自动报告生成 从哪里获得 完整的源代码可以在Github上找到： https : //github.com/konstantinsta