Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 52

Работа: Advanced techniques for electricity consumption prediction in buildings using comparative correlation analysis, data normalization, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks: A case study of a U.S. commercial building

  1. Long Short-Term Memory

    Sepp Hochreiter, Jürgen Schmidhuber

    Статья1997Цитирований: 41
    ABI

  2. Deep learning in neural networks: An overview

    Jürgen Schmidhuber

    Обзорная статья2014Цитирований: 8
    ABI

  3. Investigating the impact of data normalization on classification performance

    Dalwinder Singh, Birmohan Singh

    Статья2019Цитирований: 5
    ABI

  4. Predicting residential energy consumption using CNN-LSTM neural networks

    Tae Young Kim, Sung-Bae Cho

    Статья2019Цитирований: 4
    ABI

  5. Artificial intelligence based anomaly detection of energy consumption in buildings: A review, current trends and new perspectives

    Yassine Himeur, Khalida Ghanem, Abdullah Alsalemi +2

    Статья2021Цитирований: 4
    ABI

  6. Artificial Intelligence for Renewable Energy Systems

    Gabriel Narvaez Morales

    Книга2022Цитирований: 3
    ABI

  7. A review on emerging artificial intelligence (AI) techniques for air pollution forecasting: Fundamentals, application and performance

    Adil Masood, Kafeel Ahmad

    Обзорная статья2021Цитирований: 3
    ABI

  8. Artificial neural networks in supply chain management, a review

    Mohsen Soori, Behrooz Arezoo, Roza Dastres

    Обзорная статья2023Цитирований: 3
    ABI

  9. Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks

    Alex Graves

    Книга2012Цитирований: 2
    ABI

  10. A review of artificial intelligence based building energy use prediction: Contrasting the capabilities of single and ensemble prediction models

    Zeyu Wang, Ravi Srinivasan

    Обзорная статья2016Цитирований: 2
    ABI

  11. Impact of occupancy rates on the building electricity consumption in commercial buildings

    Yang‐Seon Kim, Jelena Srebric

    Статья2016Цитирований: 2
    ABI

  12. Predicting electricity consumption in a building using an optimized back-propagation and Levenberg–Marquardt back-propagation neural network: Case study of a shopping mall in China

    Zhaoyang Ye, Moon Keun Kim

    Статья2018Цитирований: 2
    ABI

  13. A review of irregular time series data handling with gated recurrent neural networks

    Philip B. Weerakody, Kok Wai Wong, Guanjin Wang +1

    Обзорная статья2021Цитирований: 2
    ABI

  14. A review of normalization and differential abundance methods for microbiome counts data

    Dionne Swift, Kellen G. Cresswell, Robert Johnson +2

    Обзорная статья2022Цитирований: 2
    ABI

  15. A Comparative Study of LSTM and Temporal Convolutional Network Models for Semisubmersible Platform Wave Runup Prediction

    Yan Li, Longfei Xiao, Handi Wei +2

    Статья2023Цитирований: 2
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI