Saad Benbrahim, Loubna Benabbou, Hanane Dagdougui, Ismail Belhaj, Hicham Bouzekri et Abdelaziz Berrado
Communication écrite (2023)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/59749/ |
Nom de la conférence: | International Conference on Electrical Systems & Automation, (ICESA 2023) |
Lieu de la conférence: | Al Hoceïma, Morocco |
Date(s) de la conférence: | 2023-05-29 - 2023-05-30 |
Titre de la revue: | Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation |
Maison d'édition: | Springer International Publishing |
DOI: | 10.1007/978-3-031-49772-8_7 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1007/978-3-031-49772-8_7 |
Date du dépôt: | 19 nov. 2024 11:21 |
Dernière modification: | 19 nov. 2024 11:21 |
Citer en APA 7: | Benbrahim, S., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Bouzekri, H., & Berrado, A. (mai 2023). Deep Learning Approach for Solar Irradiance Forecasting: A Moroccan Case Study [Communication écrite]. International Conference on Electrical Systems & Automation, (ICESA 2023), Al Hoceïma, Morocco. Publié dans Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation. https://doi.org/10.1007/978-3-031-49772-8_7 |
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