Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 29

Работа: Electricity Demand Forecasting for Cultural Institutions: A Comparative Study of Lstm and Cnn-Lstm Models with Three Data Normalization Techniques Using Weather and Price Data – Case Studies from Norwegian Museums

  1. Investigating the impact of data normalization on classification performance

    Dalwinder Singh, Birmohan Singh

    Статья2019Цитирований: 5
    ABI
  2. Predicting residential energy consumption using CNN-LSTM neural networks

    Tae Young Kim, Sung-Bae Cho

    Статья2019Цитирований: 4
    ABI
  3. Long Short-Term Memory

    Alex Graves

    Глава2012Цитирований: 3
    ABI
  4. A review of normalization and differential abundance methods for microbiome counts data

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

    Обзорная статья2022Цитирований: 2
    ABI
  5. ISSA-LSTM: A new data-driven method of heat load forecasting for building air conditioning

    Mengran Zhou, Ling Wang, Feng Hu +6

    Статья2024Цитирований: 2
    ABI
  6. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI
  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    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