文献
J-GLOBAL ID:201802212395345448
整理番号:18A0017190
最小冗長性-全天日射予測のための極端学習機械を用いた最大関連性:太陽時系列のための最適次元縮小に向けて【Powered by NICT】
Minimum redundancy - Maximum relevance with extreme learning machines for global solar radiation forecasting: Toward an optimized dimensionality reduction for solar time series
著者 (2件):
Bouzgou Hassen
(Department of Industrial Engineering, Faculty of Technology, University of Batna 2 (Mustapha Benboulaid), Avenue Boukhlouf Med El Hadi, 05000 Batna, Algeria)
,
Gueymard Christian A.
(Solar Consulting Services, Colebrook, NH, USA)
資料名:
Solar Energy
(Solar Energy)
巻:
158
ページ:
595-609
発行年:
2017年
JST資料番号:
E0099A
ISSN:
0038-092X
CODEN:
SRENA
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)