Rezultati

eNauka >  Rezultati >  The Long Short-Term Memory Tuning for Multi-step Ahead Wind Energy Forecasting Using Enhanced Sine Cosine Algorithm and Variation Mode Decomposition
Naziv: The Long Short-Term Memory Tuning for Multi-step Ahead Wind Energy Forecasting Using Enhanced Sine Cosine Algorithm and Variation Mode Decomposition
Autori: Mohamed Salb; Jovanovic, Luka; Nebojsa Bacanin  ; Kunjadic, Goran; Antonijevic, Milos  ; Zivkovic, Miodrag  ; V. Kanchana Devi
Godina: 2023
Publikacija: AIS Algorithms for Intelligent Systems: PCCDA 2023: Proceedings of International Conference on Paradigms of Communication, Computing and Data Analytics
Izdavač: Springer Nature Singapore
Tip rezultata: Poglavlje u monografiji
ISBN: 978-981-99-4626-6 Pretraži identifikator
Kolacija: str. 31-43
DOI: 10.1007/978-981-99-4626-6_3
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/795474
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/3/9616
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-4626-6_3
URL: https://doi.org/10.1007/978-981-99-4626-6_3
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz ORCID-a) Živković, Miodrag
M-kategorija: 
Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.