Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: A Literature Review; Energies; Vol. 15, iss. 23

Bibliographic Details
Parent link:	Energies Vol. 15, iss. 23.— 2022.— [8919, 33 p.]
Corporate Authors:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа новых производственных технологий Отделение материаловедения, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа новых производственных технологий Отделение машиностроения
Other Authors:	Klyuev R. V. Roman Vladimirovich, Morgoev I. D. Ibrek Dzhabrailovich, Morgoeva A. D. Anzhelika Dzhabrailovna, Gavrina O. A. Oksana Alekseevna, Martyushev N. V. Nikita Vladimirovich, Efremenkov (Ephremenkov) E. A. Egor Alekseevich, Tsi Mensyuy
Summary:	Title screen
Language:	English
Published:	2022
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ forecasting power consumption modeling energy saving machine learning deep learning artificial neural network
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74880 https://doi.org/10.3390/en15238919
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=668529

Internet