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Short-term wind speed forecasting based on a hybrid model of ICEEMDAN, MFE, LSTM and informer.
Xinxin, Wang; Xiaopan, Shen; Xueyi, Ai; Shijia, Li.
Afiliación
  • Xinxin W; School of Management, Wuhan University of Science and Technoloy, Wuhan, China.
  • Xiaopan S; School of Management, Wuhan University of Science and Technoloy, Wuhan, China.
  • Xueyi A; School of Management, Wuhan University of Science and Technoloy, Wuhan, China.
  • Shijia L; School of Management, Wuhan University of Science and Technoloy, Wuhan, China.
PLoS One ; 18(9): e0289161, 2023.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37682883
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Viento / Energía Renovable Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Estados Unidos
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