Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
Русский
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 9

Работа: RETRACTED: Using LSTM neural network for power consumption forecasting

  1. Geometric Optimization of Perovskite Solar Cells with Metal Oxide Charge Transport Layers

    Jasurbek Gulomov, Oussama Accouche, Rayimjon Aliev +4

    СтатьяPerovskite Materials and ApplicationsNanomaterials2022Цитирований: 7
    ABI

  2. Effect of the Thickness on Photoelectric Parameters of a Textured Silicon Solar Cell

    Jasurbek Gulomov, Р. Алиев, B. D. Urmanov

    СтатьяSilicon and Solar Cell TechnologiesJournal of Surface Investigation X-ray Synchrotron and Neutron Techniques2022Цитирований: 6
    ABI

  3. Effect of Data Scaling Methods on Machine Learning Algorithms and Model Performance

    Md Manjurul Ahsan, M. A. Parvez Mahmud, Pritom Saha +2

    Статья2021Цитирований: 6
    ABI

  4. Analyzing the ZnO and CH3NH3PbI3 as Emitter Layer for Silicon Based Heterojunction Solar Cells

    Jasurbek Gulomov, Oussama Accouche, Rayimjon Aliev +2

    СтатьяPerovskite Materials and ApplicationsComputers, materials & continua/Computers, materials & continua (Print)2022Цитирований: 5
    ABI

  5. A Review of Recurrent Neural Networks: LSTM Cells and Network Architectures

    Yong Yu, Xiaosheng Si, Changhua Hu +1

    Обзорная статья2019Цитирований: 3
    ABI

  6. Short‐term power load forecasting based on multi‐layer bidirectional recurrent neural network

    Xianlun Tang, Yuyan Dai, Ting Wang +1

    Статья2019Цитирований: 2
    ABI

  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI