|
1.
|
Crude oil price forecasting using K-means clustering and LSTM model enhanced by dense-sparse-dense strategy. Journal of Big Data; Heidelberg Vol. 11, Iss. 1, (Aug 2024): 117. Jahandoost, Alireza#Abedinzadeh Torghabeh, Farhad;…
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/9/2025
|
413
|
|
2.
|
Forecasting realized volatility of crude oil futures prices based on machine learning. Journal of Forecasting; Chichester Vol. 43, Iss. 5, (Aug 2024): 1422-1446
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/9/2025
|
58
|
|
3.
|
AI-based forecasting for optimised solar energy management and smart grid efficiency. International Journal of Production Research; London Vol. 62, Iss. 13, (Jul 2024): 4623-4644. Bouquet, Pierre# Jackson, Ilya; …
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/9/2024
|
217
|
|
4.
|
AI-based forecasting for optimised solar energy management and smart grid efficiency. International Journal of Production Research; London Vol. 62, Iss. 13, (Jul 2024): 4623-4644 Bouquet, Pierre# Jackson, Ilya; …
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/9/2024
|
217
|
|
5.
|
Big data resolving using Apache Spark for load forecasting and demand response in smart grid: a case study of Low Carbon London Project. Journal of Big Data; Heidelberg Vol. 11, Iss. 1, (Apr 2024): 59
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/6/2024
|
853
|
|
6.
|
Bi-LSTM-based load forecasting for power grid. Journal of Physics: Conference Series; Bristol Vol. 2781, Iss. 1, (Jun 2024): 012002
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/6/2024
|
26
|
|
7.
|
From Time-Series to Hybrid Models: Advancements in Short-Term Load Forecasting Embracing Smart Grid Paradigm. Applied Sciences; Basel Vol. 14, Iss. 11, (2024): 4442
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/3/2024
|
659
|
|
8.
|
Deep learning-driven hybrid model for short-term load forecasting and smart grid information management. Scientific Reports (Nature Publisher Group); London Vol. 14, Iss. 1, (2024): 13720
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/3/2024
|
304
|
|
9.
|
Forecasting Electricity Generation from a Renewable and Low-Carbon Matrix Using the Stochastic Volatility Process. International Journal of Energy Research; Bognor Regis Vol. 2024, (2024)
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/3/2024
|
303
|
|
10.
|
A Deep Learning-Based Solar Power Generation Forecasting Method Applicable to Multiple Sites. Sustainability; Basel Vol. 16, Iss. 12, (2024): 5240.
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/3/2024
|
465
|