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【2h】

Day-Ahead Solar Irradiance Forecasting for Microgrids Using a Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network: A Deep Learning Approach

机译：使用长短短期记忆经常性神经网络的微电网的日前太阳辐照度预测：深度学习方法

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作者
Munir Husein; Il-Yop Chung;
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年度 2019
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1. Long short term memory-convolutional neural network based deep hybrid approach for solar irradiance forecasting [J] . Kumari Pratima, Toshniwal Durga Applied Energy . 2021,第Auga1期

机译：基于长期内存卷积神经网络的太阳辐照预测的长期内记忆卷积神经网络
2. Extreme gradient boosting and deep neural network based ensemble learning approach to forecast hourly solar irradiance [J] . Kumari Pratima, Toshniwal Durga Journal of Cleaner Production . 2021,第Pta1期

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3. Solar Energy Production Forecast Using Standard Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory, and Gated Recurrent Unit [J] . Adrian-Nicolae Buturache, Stelian Stancu Engineering Economics . 2021,第4期

机译：太阳能生产预测使用标准经常性神经网络，短期内存和门控复发单元
4. Short-Term Solar Irradiance Forecasting Model Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Deep Learning [C] . Fahad Radhi Alharbi, Denes Csala International Conference on Electrical, Communication and Computer Engineering . 2021

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5. Deep Learning Approach to Forecasting Hourly Solar Irradiance [D] . Obiora, Chibuzor Nkemdilim. 2020

机译：预测每小时太阳辐照度的深度学习方法
6. Application of a long short-term memory neural network: a burgeoning method of deep learning in forecasting HIV incidence in Guangxi China [O] . G. Wang, W. Wei, J. Jiang, 2019

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7. Forecast Based Consensus Control for DC Microgrids Using Distributed Long Short-Term Memory Deep Learning Models [O] . Seyed Amir Alavi, Kamyar Mehran, Vahid Vahidinasab, 2021

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