Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
Препринт

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

Moon Keun KimOsloMet - Oslo Metropolitan University - Department of Civil Engineering and Energy TechnologyYang‐Seon KimWichita State UniversityNuodi FuXi'an Jiaotong-Liverpool University (XJTLU) - Department of ArchitectureJiying LiuShandong Jianzhu UniversityJunqi WangSanghyuk LeeNew Uzbekistan UniversityJelena SrebricUniversity of Maryland, College Park
SSRN Electronic Journalrepository2025en
ABI

Аннотация

Аннотация отсутствует.

Темы

Идентификаторы

Цитирования и источники

Цитирований: 0Использованных источников: 0