Резултати

eNauka >  Rezultati >  Optimum input sequence size for a sliding window-based LSTM neural network used in short-term electrical load forecasting
Naziv: Optimum input sequence size for a sliding window-based LSTM neural network used in short-term electrical load forecasting
Autori: Urosevic, Vladimir; Dimitrijević, Sonja  
Godina: 2021
Publikacija: 2021 29TH TELECOMMUNICATIONS FORUM (TELFOR)
Tip rezultata: Konferencijski rad
DOI: 10.1109/telfor52709.2021.9653206
WoS-ID: 000838086600129
Scopus-ID: 2-s2.0-85124587737
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/467940
https://oaipupin.imp.bg.ac.rs/dspace/handle/123456789/5459
Projekat: Ministry of Education, Science and Technological Development of the Republic of Serbia  
Izvor metapodataka: Migracija
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

6
SCOPUSTM
4
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.