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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abdellaoui, A., Aubé, F., Benabbou, L., El Hallaoui, I., & Amazouz, M. (2025). A Decomposition-Based Framework for Large-Scale Multi-Period Log-Truck Routing and Scheduling: A Case Study in Canadian Forestry. IFAC-PapersOnLine, 59(10), 208-213. Lien externe
Abousaid, S., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Bouzekri, H., & Berrado, A. (mai 2023). PV Power Forecasting Using Deep Learning and Physical Models: Case Study of Morocco [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. Lien externe
Abdellaoui, A., Benabbou, L., & El Hallaoui, I. (2024). Towards a connection between the capacitated vehicle routing problem and the constrained centroid-based clustering. (Rapport technique n° G-2024-24). Lien externe
Abousaid, S., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Berrado, A., & Bouzekri, H. (2023). Predicting Solar PV Output Based on Hybrid Deep Learning and Physical Models: Case Study of Morocco. Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering, 16, 6-17. Lien externe
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. Lien externe
Benbrahim, S., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Djdiaa, A., Bouzekri, H., & Berrado, A. (novembre 2023). Deep Learning Model for Multi-Step Ahead Prediction of Solar Irradiance: Case of Study of Morocco [Communication écrite]. 14th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA 2023), Casablanca, Morocco (8 pages). Lien externe
Chafiq, M., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Bouzekri, H., & Berrado, A. (2025). Tailored performance evaluation framework for PV systems based on type and application. Renewable Energy, 256(C), 124047 (22 pages). Lien externe
Chafiq, M., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Djdiaa, A., Bouzekri, H., & Berrado, A. (juillet 2024). An Analytic Hierarchy Process based approach for assessing the performance of photovoltaic solar power plants [Communication écrite]. 12th IFAC Symposium on Control of Power and Energy Systems (CPES 2024), Rabat, Morocco. Publié dans IFAC PapersOnline, 58(13). Lien externe
Chafiq, M., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Djdiaa, A., Bouzekri, H., & Berrado, A. (mai 2024). Towards a framework selection for assessing the performance of photovoltaic solar power plants: criteria determination [Communication écrite]. 4th International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET 2024), Fez, Morocco (11 pages). Lien externe
Chiguer, S., Benabbou, L., Dagdougui, H., Belhaj, I., Djdiaa, A., Bouzekri, H., & Berrado, A. (novembre 2023). Towards an Effective Electrical Market Design: Identifying and Defining Key Criteria for Decision-Making [Communication écrite]. 14th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA 2023), Casablanca, Morocco (6 pages). Lien externe
