DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS IN ENERGY DEMAND FORECASTING: A CASE STUDY OF KAZAKHSTANS ELECTRICAL CONSUMPTION

YAYIN ID:

8898833

KAPSAM AD:

Uluslararası

HAKEM TUR AD:

Hakemli

ENDEKS:

DOAJ, EBSCO

MAKALE ADI:

DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS IN ENERGY DEMAND FORECASTING: A CASE STUDY OF KAZAKHSTANS ELECTRICAL CONSUMPTION

YAZAR ADI:

Kabdygali Samat, Omirgaliyev Ruslan, Tursynbayev Timur, KAYIŞLI KORHAN, Zhakiyev Nurkhat

DERGI ADI:

Scientific Journal of Astana IT University

YAYIN DILI ADI:

İngilizce

AY:

YIL:

2023

CILT:

SAYI:

ILK SAYFA:

SON SAYFA:

ISSN:

2707-9031

ERISIM TURU AD:

Basılı+Elektronik

ALAN BILGISI:

Mühendislik Temel Alanı>Elektrik-Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği>Güç Elektroniği>Yapay Zeka>Yenilenebilir Enerji Sistemleri

YAZAR ID:

7786646

GUNCELLEME TARIHI:

2024-01-21 14:42:36

MAKALE TURU AD:

Özgün Makale

ERISIM LINKI:

http://dx.doi.org/10.37943/16yika8050