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Cgaoa-attbigr: un marco de aprendizaje profundo novedoso para pronosticar emisiones de co

Autores: Liu, Haijun; Wu, Yang; Tan, Dongqing; Chen, Yi; Wang, Haoran

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Cgaoa-attbigr: un marco de aprendizaje profundo novedoso para pronosticar emisiones de co


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Prediciendo las emisiones de dióxido de carbono
Modelos
LSTM
GRU
Optimización

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 19

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Predecir con precisión las emisiones de dióxido de carbono (CO) es crucial para la protección del medio ambiente.

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