文献
J-GLOBAL ID:202202266915660449
整理番号:22A0738475
毎時負荷需要予測のための学習ベクトル量子化ベース予測子モデル選択【JST・京大機械翻訳】
Learning Vector Quantization based predictor model selection for hourly load demand forecasting
著者 (1件):
Akarslan Emre
(Department of Electrical Engineering, Afyon Kocatepe University, Afyonkarahisar, Turkey)
資料名:
Applied Soft Computing
(Applied Soft Computing)
巻:
117
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2175A
ISSN:
1568-4946
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)