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

Xehetasun bibliografikoak
Parent link:	Energies Vol. 15, iss. 23.— 2022.— [8919, 33 p.]
Egile korporatiboa:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа новых производственных технологий Отделение материаловедения, Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа новых производственных технологий Отделение машиностроения
Beste egile batzuk:	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
Gaia:	Title screen
Hizkuntza:	ingelesa
Argitaratua:	2022
Gaiak:	электронный ресурс труды учёных ТПУ forecasting power consumption modeling energy saving machine learning deep learning artificial neural network
Sarrera elektronikoa:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74880 https://doi.org/10.3390/en15238919
Formatua:	Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=668529

Internet