|
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
|
337
|
|
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
|
144
|
|
3.
|
Forecasting cardiovascular disease risk and burden in China from 2020 to 2030: a simulation study based on a nationwide cohort. Heart; London (Dec 2024): heartjnl-2024-324650
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/1/2025
|
141
|
|
4.
|
Modelling and forecasting crude oil price volatility with climate policy uncertainty. Humanities & Social Sciences Communications; London Vol. 11, Iss. 1, (Dec 2024): 1042.
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/1/2025
|
776
|
|
5.
|
Forecasting cardiovascular disease risk and burden in China from 2020 to 2030: a simulation study based on a nationwide cohort. Heart; London (Dec 2024): heartjnl-2024-324650
Loại Cơ sở dữ liệu: Thông tin theo lĩnh vực nghiên cứu
|
15/1/2025
|
583
|
|
6.
|
Tiêu chuẩn về Luyện kim số 12/2024
Loại Cơ sở dữ liệu: Tiêu chuẩn
|
08/12/2024
|
669
|
|
7.
|
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
|
228
|
|
8.
|
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
|
390
|
|
9.
|
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
|
35
|
|
10.
|
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
|
671
|