Articles de revues sur le sujet « Optimization, Forecasting, Meta Learning, Model Selection »
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Thi Kieu Tran, Trang, Taesam Lee, Ju-Young Shin, Jong-Suk Kim et Mohamad Kamruzzaman. « Deep Learning-Based Maximum Temperature Forecasting Assisted with Meta-Learning for Hyperparameter Optimization ». Atmosphere 11, no 5 (10 mai 2020) : 487. http://dx.doi.org/10.3390/atmos11050487.
Texte intégralSamuel, Omaji, Fahad A. Alzahrani, Raja Jalees Ul Hussen Khan, Hassan Farooq, Muhammad Shafiq, Muhammad Khalil Afzal et Nadeem Javaid. « Towards Modified Entropy Mutual Information Feature Selection to Forecast Medium-Term Load Using a Deep Learning Model in Smart Homes ». Entropy 22, no 1 (4 janvier 2020) : 68. http://dx.doi.org/10.3390/e22010068.
Texte intégralAhmad, Waqas, Nasir Ayub, Tariq Ali, Muhammad Irfan, Muhammad Awais, Muhammad Shiraz et Adam Glowacz. « Towards Short Term Electricity Load Forecasting Using Improved Support Vector Machine and Extreme Learning Machine ». Energies 13, no 11 (5 juin 2020) : 2907. http://dx.doi.org/10.3390/en13112907.
Texte intégralAyub, Nasir, Muhammad Irfan, Muhammad Awais, Usman Ali, Tariq Ali, Mohammed Hamdi, Abdullah Alghamdi et Fazal Muhammad. « Big Data Analytics for Short and Medium-Term Electricity Load Forecasting Using an AI Techniques Ensembler ». Energies 13, no 19 (5 octobre 2020) : 5193. http://dx.doi.org/10.3390/en13195193.
Texte intégralLi, Yiyan, Si Zhang, Rongxing Hu et Ning Lu. « A meta-learning based distribution system load forecasting model selection framework ». Applied Energy 294 (juillet 2021) : 116991. http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116991.
Texte intégralEl-kenawy, El-Sayed M., Seyedali Mirjalili, Nima Khodadadi, Abdelaziz A. Abdelhamid, Marwa M. Eid, M. El-Said et Abdelhameed Ibrahim. « Feature selection in wind speed forecasting systems based on meta-heuristic optimization ». PLOS ONE 18, no 2 (7 février 2023) : e0278491. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0278491.
Texte intégralYang, Yi, Wei Liu, Tingting Zeng, Linhan Guo, Yong Qin et Xue Wang. « An Improved Stacking Model for Equipment Spare Parts Demand Forecasting Based on Scenario Analysis ». Scientific Programming 2022 (14 juin 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5415702.
Texte intégralCawood, Pieter, et Terence Van Zyl. « Evaluating State-of-the-Art, Forecasting Ensembles and Meta-Learning Strategies for Model Fusion ». Forecasting 4, no 3 (18 août 2022) : 732–51. http://dx.doi.org/10.3390/forecast4030040.
Texte intégralHafeez, Ghulam, Khurram Saleem Alimgeer, Zahid Wadud, Zeeshan Shafiq, Mohammad Usman Ali Khan, Imran Khan, Farrukh Aslam Khan et Abdelouahid Derhab. « A Novel Accurate and Fast Converging Deep Learning-Based Model for Electrical Energy Consumption Forecasting in a Smart Grid ». Energies 13, no 9 (3 mai 2020) : 2244. http://dx.doi.org/10.3390/en13092244.
Texte intégralDokur, Emrah, Cihan Karakuzu, Uğur Yüzgeç et Mehmet Kurban. « Using optimal choice of parameters for meta-extreme learning machine method in wind energy application ». COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 40, no 3 (8 février 2021) : 390–401. http://dx.doi.org/10.1108/compel-07-2020-0246.
Texte intégralZhao, Yu Hong, Xue Cheng Zhao et Wei Cheng. « The Application of Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm in Power System Load Forecasting ». Advanced Materials Research 614-615 (décembre 2012) : 866–69. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.614-615.866.
Texte intégralChen, Jun, Chenyang Zhao, Kaikai Liu, Jingjing Liang, Huan Wu et Shiyan Xu. « Exchange Rate Forecasting Based on Deep Learning and NSGA-II Models ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (22 septembre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2993870.
Texte intégralSun, Sizhou, Jingqi Fu, Feng Zhu et Dajun Du. « A hybrid structure of an extreme learning machine combined with feature selection, signal decomposition and parameter optimization for short-term wind speed forecasting ». Transactions of the Institute of Measurement and Control 42, no 1 (23 mai 2018) : 3–21. http://dx.doi.org/10.1177/0142331218771141.
Texte intégralQuan, Jicheng, et Li Shang. « Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Ensemble Online Sequential Extreme Learning Machine and Bayesian Optimization ». Mathematical Problems in Engineering 2020 (27 novembre 2020) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2020/7212368.
Texte intégralKim, Gi Yong, Doo Sol Han et Zoonky Lee. « Solar Panel Tilt Angle Optimization Using Machine Learning Model : A Case Study of Daegu City, South Korea ». Energies 13, no 3 (21 janvier 2020) : 529. http://dx.doi.org/10.3390/en13030529.
Texte intégralJasiński, Tomasz, et Agnieszka Ścianowska. « Security assessment and optimization of energy supply (neural networks approach) ». Oeconomia Copernicana 6, no 2 (30 juin 2015) : 129. http://dx.doi.org/10.12775/oec.2015.016.
Texte intégralGollagi, Shantappa G., Jeneetha Jebanazer J et Sridevi Sakhamuri. « Software Defects Prediction Model with Self Improved Optimization ». International Journal of Software Innovation 10, no 1 (1 janvier 2022) : 1–21. http://dx.doi.org/10.4018/ijsi.309735.
Texte intégralWu, Kaitong, Xiangang Peng, Zilu Li, Wenbo Cui, Haoliang Yuan, Chun Sing Lai et Loi Lei Lai. « A Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Method Combining a Deep Learning Model with Trend Feature Extraction and Feature Selection ». Energies 15, no 15 (27 juillet 2022) : 5410. http://dx.doi.org/10.3390/en15155410.
Texte intégralDeepika, Nalabala, et Mundukur Nirupamabhat. « An Optimized Machine Learning Model for Stock Trend Anticipation ». Ingénierie des systèmes d information 25, no 6 (31 décembre 2020) : 783–92. http://dx.doi.org/10.18280/isi.250608.
Texte intégralMassaoudi, Mohamed, Ines Chihi, Lilia Sidhom, Mohamed Trabelsi, Shady S. Refaat et Fakhreddine S. Oueslati. « Enhanced Random Forest Model for Robust Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Using Weather Measurements ». Energies 14, no 13 (2 juillet 2021) : 3992. http://dx.doi.org/10.3390/en14133992.
Texte intégralLeka, Habte Lejebo, Zhang Fengli, Ayantu Tesfaye Kenea, Negalign Wake Hundera, Tewodros Gizaw Tohye et Abebe Tamrat Tegene. « PSO-Based Ensemble Meta-Learning Approach for Cloud Virtual Machine Resource Usage Prediction ». Symmetry 15, no 3 (28 février 2023) : 613. http://dx.doi.org/10.3390/sym15030613.
Texte intégralMotwakel, Abdelwahed, Eatedal Alabdulkreem, Abdulbaset Gaddah, Radwa Marzouk, Nermin M. Salem, Abu Sarwar Zamani, Amgad Atta Abdelmageed et Mohamed I. Eldesouki. « Wild Horse Optimization with Deep Learning-Driven Short-Term Load Forecasting Scheme for Smart Grids ». Sustainability 15, no 2 (12 janvier 2023) : 1524. http://dx.doi.org/10.3390/su15021524.
Texte intégralKanavos, Andreas, Maria Trigka, Elias Dritsas, Gerasimos Vonitsanos et Phivos Mylonas. « A Regularization-Based Big Data Framework for Winter Precipitation Forecasting on Streaming Data ». Electronics 10, no 16 (4 août 2021) : 1872. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10161872.
Texte intégralPadhi, Dushmanta Kumar, Neelamadhab Padhy, Akash Kumar Bhoi, Jana Shafi et Seid Hassen Yesuf. « An Intelligent Fusion Model with Portfolio Selection and Machine Learning for Stock Market Prediction ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (23 juin 2022) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7588303.
Texte intégralCalvo-Pardo, Hector F., Tullio Mancini et Jose Olmo. « Neural Network Models for Empirical Finance ». Journal of Risk and Financial Management 13, no 11 (30 octobre 2020) : 265. http://dx.doi.org/10.3390/jrfm13110265.
Texte intégralLiu, Mingping, Xihao Sun, Qingnian Wang et Suhui Deng. « Short-Term Load Forecasting Using EMD with Feature Selection and TCN-Based Deep Learning Model ». Energies 15, no 19 (29 septembre 2022) : 7170. http://dx.doi.org/10.3390/en15197170.
Texte intégralMunsarif, Muhammad, Muhammad Sam’an et Safuan Safuan. « Peer to peer lending risk analysis based on embedded technique and stacking ensemble learning ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 6 (1 décembre 2022) : 3483–89. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i6.3927.
Texte intégralManliura Datilo, Philemon, Zuhaimy Ismail et Jayeola Dare. « A Review of Epidemic Forecasting Using Artificial Neural Networks ». International Journal of Epidemiologic Research 6, no 3 (25 septembre 2019) : 132–43. http://dx.doi.org/10.15171/ijer.2019.24.
Texte intégralWu, Yuan-Kang, Cheng-Liang Huang, Quoc-Thang Phan et Yuan-Yao Li. « Completed Review of Various Solar Power Forecasting Techniques Considering Different Viewpoints ». Energies 15, no 9 (2 mai 2022) : 3320. http://dx.doi.org/10.3390/en15093320.
Texte intégralHu, Zhongyi, Yukun Bao et Tao Xiong. « Comprehensive learning particle swarm optimization based memetic algorithm for model selection in short-term load forecasting using support vector regression ». Applied Soft Computing 25 (décembre 2014) : 15–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2014.09.007.
Texte intégralYaprakdal, Fatma. « An Ensemble Deep-Learning-Based Model for Hour-Ahead Load Forecasting with a Feature Selection Approach : A Comparative Study with State-of-the-Art Methods ». Energies 16, no 1 (21 décembre 2022) : 57. http://dx.doi.org/10.3390/en16010057.
Texte intégralMasrom, Suraya, Rahayu Abdul Rahman, Masurah Mohamad, Abdullah Sani Abd Rahman et Norhayati Baharun. « Machine learning of tax avoidance detection based on hybrid metaheuristics algorithms ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 11, no 3 (1 septembre 2022) : 1153. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v11.i3.pp1153-1163.
Texte intégralMahdavian, Amirsaman, Alireza Shojaei, Milad Salem, Haluk Laman, Jiann-Shiun Yuan et Amr Oloufa. « Automated Machine Learning Pipeline for Traffic Count Prediction ». Modelling 2, no 4 (12 octobre 2021) : 482–513. http://dx.doi.org/10.3390/modelling2040026.
Texte intégralNguyen, P., M. Hilario et A. Kalousis. « Using Meta-mining to Support Data Mining Workflow Planning and Optimization ». Journal of Artificial Intelligence Research 51 (29 novembre 2014) : 605–44. http://dx.doi.org/10.1613/jair.4377.
Texte intégralBouktif, Salah, Ali Fiaz, Ali Ouni et Mohamed Adel Serhani. « Multi-Sequence LSTM-RNN Deep Learning and Metaheuristics for Electric Load Forecasting ». Energies 13, no 2 (13 janvier 2020) : 391. http://dx.doi.org/10.3390/en13020391.
Texte intégralYan, Guangxi, Yu Bai, Chengqing Yu et Chengming Yu. « A Multi-Factor Driven Model for Locomotive Axle Temperature Prediction Based on Multi-Stage Feature Engineering and Deep Learning Framework ». Machines 10, no 9 (1 septembre 2022) : 759. http://dx.doi.org/10.3390/machines10090759.
Texte intégralLu, Feng Yi, Shuang Wang, Ge Ning Xu et Qi Song Qi. « Research on Parameter Optimization Method of v-SVRM Forecasting Model for Crane Load Spectrum ». Advanced Materials Research 1078 (décembre 2014) : 191–96. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1078.191.
Texte intégralAi, Ping, Yanhong Song, Chuansheng Xiong, Binbin Chen et Zhaoxin Yue. « A novel medium- and long-term runoff combined forecasting model based on different lag periods ». Journal of Hydroinformatics 24, no 2 (21 février 2022) : 367–87. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.2022.116.
Texte intégralTuerxun, Wumaier, Chang Xu, Hongyu Guo, Lei Guo, Namei Zeng et Yansong Gao. « A Wind Power Forecasting Model Using LSTM Optimized by the Modified Bald Eagle Search Algorithm ». Energies 15, no 6 (10 mars 2022) : 2031. http://dx.doi.org/10.3390/en15062031.
Texte intégralMogbojuri, A. O., et O. A. Olanrewaju. « Goal programming and genetic algorithm in multiple objective optimization model for project portfolio selection : a review ». Nigerian Journal of Technology 41, no 5 (9 novembre 2022) : 862–69. http://dx.doi.org/10.4314/njt.v41i5.6.
Texte intégralAlmulihi, Ahmed, Hager Saleh, Ali Mohamed Hussien, Sherif Mostafa, Shaker El-Sappagh, Khaled Alnowaiser, Abdelmgeid A. Ali et Moatamad Refaat Hassan. « Ensemble Learning Based on Hybrid Deep Learning Model for Heart Disease Early Prediction ». Diagnostics 12, no 12 (18 décembre 2022) : 3215. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123215.
Texte intégralRath, Smita, Binod Kumar Sahu et Manoj Ranjan Nayak. « Application of quasi-oppositional symbiotic organisms search based extreme learning machine for stock market prediction ». International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 12, no 2 (10 juin 2019) : 175–93. http://dx.doi.org/10.1108/ijicc-10-2018-0145.
Texte intégralAng, Yik Kang, Amin Talei, Izni Zahidi et Ali Rashidi. « Past, Present, and Future of Using Neuro-Fuzzy Systems for Hydrological Modeling and Forecasting ». Hydrology 10, no 2 (26 janvier 2023) : 36. http://dx.doi.org/10.3390/hydrology10020036.
Texte intégralKumar, Akash, Bing Yan et Ace Bilton. « Machine Learning-Based Load Forecasting for Nanogrid Peak Load Cost Reduction ». Energies 15, no 18 (14 septembre 2022) : 6721. http://dx.doi.org/10.3390/en15186721.
Texte intégralZirngibl, Christoph, Fabian Dworschak, Benjamin Schleich et Sandro Wartzack. « Application of reinforcement learning for the optimization of clinch joint characteristics ». Production Engineering 16, no 2-3 (22 décembre 2021) : 315–25. http://dx.doi.org/10.1007/s11740-021-01098-4.
Texte intégralIzidio, Diogo M. F., Paulo S. G. de Mattos Neto, Luciano Barbosa, João F. L. de Oliveira, Manoel Henrique da Nóbrega Marinho et Guilherme Ferretti Rissi. « Evolutionary Hybrid System for Energy Consumption Forecasting for Smart Meters ». Energies 14, no 7 (24 mars 2021) : 1794. http://dx.doi.org/10.3390/en14071794.
Texte intégralZamee, Muhammad Ahsan, et Dongjun Won. « Novel Mode Adaptive Artificial Neural Network for Dynamic Learning : Application in Renewable Energy Sources Power Generation Prediction ». Energies 13, no 23 (3 décembre 2020) : 6405. http://dx.doi.org/10.3390/en13236405.
Texte intégralAghelpour, Pouya, Babak Mohammadi, Seyed Mostafa Biazar, Ozgur Kisi et Zohreh Sourmirinezhad. « A Theoretical Approach for Forecasting Different Types of Drought Simultaneously, Using Entropy Theory and Machine-Learning Methods ». ISPRS International Journal of Geo-Information 9, no 12 (25 novembre 2020) : 701. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9120701.
Texte intégralKumar, Akshi, Arunima Jaiswal, Shikhar Garg, Shobhit Verma et Siddhant Kumar. « Sentiment Analysis Using Cuckoo Search for Optimized Feature Selection on Kaggle Tweets ». International Journal of Information Retrieval Research 9, no 1 (janvier 2019) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijirr.2019010101.
Texte intégralBakurova, Anna, Olesia Yuskiv, Dima Shyrokorad, Anton Riabenko et Elina Tereschenko. « NEURAL NETWORK FORECASTING OF ENERGY CONSUMPTION OF A METALLURGICAL ENTERPRISE ». Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, no 1 (15) (31 mars 2021) : 14–22. http://dx.doi.org/10.30837/itssi.2021.15.014.
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