Al-Based Techniques to Predict Electricity Consumption in Algeria Using RNN and LSTM Approaches

المصدر:	مجلة الاقتصاد التطبيقي والإحصاء
الناشر:	المدرسة الوطنية العليا للإحصاء والاقتصاد التطبيقي
المؤلف الرئيسي:	Brahimi, Nadjib (Author)
مؤلفين آخرين:	Zakane, Ahmed (Co-Author)
المجلد/العدد:	مج21, ع2
محكمة:	نعم
الدولة:	الجزائر
التاريخ الميلادي:	2024
الشهر:	ديسمبر
الصفحات:	41 - 51
ISSN:	1112-234x
رقم MD:	1542766
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
اللغة:	الإنجليزية
قواعد المعلومات:	EcoLink
مواضيع:	التقنيات التكنولوجية \| الذكاء الاصطناعي \| استهلاك الطاقة الكهربائية \| الجزائر
كلمات المؤلف المفتاحية:	Artificial Intelligence \| Energy Forecasting \| Machine Learning \| Deep Learning \| RNN-LSTM
رابط المحتوى:	الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

LEADER	01130nam a22002177a 4500
001	2285939
041		\|a eng
044		\|b الجزائر
100		\|a Brahimi, Nadjib \|e Author \|9 818386
245		\|a Al-Based Techniques to Predict Electricity Consumption in Algeria Using RNN and LSTM Approaches
260		\|b المدرسة الوطنية العليا للإحصاء والاقتصاد التطبيقي \|c 2024 \|g ديسمبر
300		\|a 41 - 51
336		\|a بحوث ومقالات \|b Article
653		\|a التقنيات التكنولوجية \|a الذكاء الاصطناعي \|a استهلاك الطاقة الكهربائية \|a الجزائر
692		\|b Artificial Intelligence \|b Energy Forecasting \|b Machine Learning \|b Deep Learning \|b RNN-LSTM
700		\|a Zakane, Ahmed \|e Co-Author \|9 489349
773		\|4 الاقتصاد \|6 Economics \|c 003 \|e Journal of Statistics and Applied Economics \|f Revue d'économie et de statistique appliquées. \|l 002 \|m مج21, ع2 \|o 2344 \|s مجلة الاقتصاد التطبيقي والإحصاء \|v 021 \|x 1112-234x
856		\|u 2344-021-002-003.pdf
930		\|d n \|p y \|q n
995		\|a EcoLink
999		\|c 1542766 \|d 1542766