Léargas ar Thuar Éileamh atá Bunaithe ar Dhomhainfhoghlaim in Eangacha Cliste(2)

5.2.5. Meaisín Boltzmann Srianta Coinníollach

Is RNN stochastic é Meaisín Boltzmann Srianta (RBM) le dhá shraith, ceann le haonaid infheicthe agus ceann le haonaid dhénártha i bhfolach. Is féidir leis an gcineál seo líonra dáileadh dóchúlachta a fhoghlaim thar a thacar ionchuir. Is malairtí de Mheaisíní Boltzmann (BM) iad RBManna agus is féidir leo a bheith i mód maoirsithe nó gan mhaoirseacht, ag brath ar an tasc atá le déanamh.

Luibh Sínis cistanche-Feabhas a chur ar Cuimhne

Nuair a chuirtear srian le BManna, is féidir le péire nóid ó gach ceann den dá ghrúpa aonad (infheicthe agus i bhfolach) nasc siméadrach a bheith eatarthu, ach níl aon naisc idir nóid sa ghrúpa céanna, rud a cheadaíonn oiliúint níos éifeachtaí. Ar an láimh eile, is féidir le BManna neamhshrianta naisc a bheith acu idir aonaid fholaithe.

Is éard atá i RBM m aonad infheicthe V=(v1, . . . , vm) a léiríonn sonraí inbhraite agus n aonad folaithe H=(h1, . . . , hn) ag gabháil spleáchais idir athróga inbhraite, le na haonaid ciseal coinníollach F=(f 1, . . . , fp), mar a thaispeántar i bhFíor 5 [72].

nuair is ionann m agus líon na míreanna a rátáil an t-úsáideoir; Is é H líon na sraitheanna i bhfolach; Is é F líon na sraitheanna coinníollach; Is é K an rátáil ard; Is é vki luach dénártha ciseal infheicthe aonad I agus rátáil k; is é hj luach dénártha an aonaid fholaithe j; Is é fq luach dénártha ciseal coinníollach F; is é bi k an claonadh rátáil k le ciseal infheicthe aonad I; is é bj an claonadh atá ag gné j; Is é Wk ij an meáchan nasctha idir ciseal folaithe H agus ciseal infheicthe V; Is é D an meáchan nasctha idir ciseal folaithe H agus ciseal coinníollach F; Is é Dqj an meáchan ceangailte idir gné fholaithe j agus aonad ciseal coinníollach q.

Fíor 5. Meaisín Boltzmann srianta [73.

I [73], thug na húdair na Meaisíní Boltzmann Srianta Coinníollacha Fachtóirí (FCRBManna) isteach trí choincheap na n-idirghníomhaíochtaí fachtóirithe, iolracha agus tríthreocha a chur leis chun stíleanna gluaiseachta iolracha daonna a thuar.

Ar deireadh, cruthaítear Líonraí Creidmheasa Deep (DBNanna) ag roinnt RBManna atá cruachta ar bharr a chéile [74]

6. Múnlaí Deepfhoghlama agus Réamhaisnéis ar Éileamh i gComhthéacs Eangacha Cliste

Tá samhlacha réamhaisnéise molta ag taighdeoirí sa dá phríomhréimse inar féidir teicnící Deepfhoghlama a chur i bhfeidhm [8]: (1) bainistíocht éilimh (eg, [75,76]) agus (2) rialú greille (eg, [77-79]). .

Mar gheall ar an éileamh méadaitheach ar fhuinneamh ó earnálacha éagsúla, ní mór soláthar agus éileamh a chothromú sa ghreille leictreach. Sa chás seo, is féidir le heangacha cliste ról tábhachtach a imirt trí shreabhadh déthreorach fuinnimh a sholáthar idir tomhaltóirí agus fóntais. Murab ionann agus eangacha leictreacha traidisiúnta, tá gléasanna braite sofaisticiúla ag greillí cliste a ghineann sonraí ónar féidir patrúin fuinnimh a dhíorthú. Tá na patrúin seo thar a bheith úsáideach le haghaidh réamhaisnéise ualaigh, buaic-bhearrthú, agus bainistiú freagartha ar éileamh.

Sochair sláinte púdar Cistanche-Feabhsaigh Cuimhne

Toisc go bhfuil an méid sonraí a ghineann greille cliste ollmhór agus ag méadú i gcónaí, is rogha maith iad samhlacha atá bunaithe ar Deep Learning chun patrúin tomhaltais a thuiscint agus réamhaisnéisí a dhéanamh. Tá staidéar déanta ag taighdeoirí ar na féidearthachtaí a bhaineann le samhlacha Deep Learning a úsáid, agus príomhról ag líonraí LSTM (m.sh., [32,57,80])

Déanann Tábla 5 achoimre ar shaothair éagsúla inar éirigh le cleachtóirí úsáid a bhaint as teicnící Deep Learning chun críocha réamhaisnéise. Aithníodh na heispéiris seo tar éis athbhreithniú córasach a dhéanamh ar an litríocht foilsithe. Rinneadh cuardach ar thagairtí i mbunachair shonraí eolaíocha éagsúla (m.sh., ScienceDirect, SpringerLink, IEEExplore, etc.). Rinneadh athbhreithniú freisin ar pháipéir ó irisí eolaíocha ábhartha éagsúla ar nós Energy Informatics, IEEE Transactions on Smart Grid, Energies, agus Applied Energy. Áirítear ar na heochairfhocail a úsáidtear: téarmaí cosúil le Deep Learning, ANN, líonraí néaracha, agus ainmneacha samhlacha éagsúla Deep Learning, idir iomlán agus acrainmneacha (m.sh., líonraí Cuimhne Fada Gearrthéarmacha agus LSTM),

in éineacht (AGUS)le téarmaí a bhaineann le réimse an fhuinnimh, go sonrach, "réamhaisnéis ar an éileamh ar fhuinneamh", "réamhaisnéis ar an éileamh ar leictreachas", "réamhaisnéis ualaigh", "freagra ar éileamh", "freagra ar thaobh an éilimh" agus athruithe ar na habairtí sin.

Tábla 5. Samplaí de theicnící domhainfhoghlama a chur i bhfeidhm i réimse an fhuinnimh, ag díriú ar réamhaisnéis éilimh/ualaigh.

Bhí an cuardach teoranta do na 6 bliana anuas. Rinne na húdair an cinneadh faoi na hailt a cuireadh san áireamh ar deireadh i dTábla 5 tar éis athbhreithniú a dhéanamh ar thorthaí an chuardaigh agus a chinntiú go raibh úsáid mhúnla Deep Learning i gceist leis an obair chun críocha éilimh nó réamhaisnéis ualaigh.

7. Conclúidí

Cuireann éileamh méadaitheach ar fhuinneamh brú ar an eangach chumhachta chun soláthar agus éileamh a chothromú. Is féidir ról tábhachtach a bheith ag greillí cliste. Sna córais seo, bailítear sonraí a bhaineann le húsáid fuinnimh go rialta agus déantar anailís orthu chun tomhaltas fuinnimh a fháil. Féadfaidh na patrúin úsáide a fhaightear a bheith úsáideach chun éileamh agus ualach a thuar. Is tasc dúshlánach é seo i gcomhthéacs timpeallachtaí cliste, agus is é sin an fáth go bhfuil taighdeoirí ag déanamh iarrachtaí speisialta chuige sin.

Chun freastal ar dhúshláin réamhaisnéise éilimh an lae inniu, nuair a ghineann eangacha cliste méideanna móra sonraí, is gá teicnící nua-aimseartha atá bunaithe ar shonraí a úsáid. Is rogha maith eile iad samhlacha atá bunaithe ar Dhomhainfhoghlaim. Go traidisiúnta, dhírigh an taighde ar thomhaltas fuinnimh na gcustaiméirí a thuar ag baint úsáide as na tacair sonraí stairiúla beaga atá ar fáil faoina n-iompar. Mar sin féin, tá feidhmíocht níos fearr léirithe ag taighde reatha a chuireann modhanna Deep Learning i bhfeidhm ná na gnáthmhodhanna réamhaisnéise. Is éard atá i gceist le húsáid samhlacha Deep Learning úsáid a bhaint as méideanna móra sonraí, mar iad siúd a sholáthraíonn na tacair shonraí éagsúla a úsáideann cleachtóirí sna hoibreacha a bhailítear i dTábla 5. Is fíric é go ngineann greillí cliste méideanna móra sonraí, mar sin tá Big Data ann freisin. príomhtheicneolaíocht chun na dúshláin a bhaineann le comhtháthú fuinnimh in-athnuaite, luaineacht ualaigh agus forbairt inbhuanaithe a shárú. Le tabhairt isteach fuinnimh in-athnuaite isteach sa ghreille cliste, tugtar líon méadaitheach athróg isteach sa chóras agus ní mór tuilleadh sonraí a phróiseáil. Tá an staid seo ag dul in olcas freisin le tabhairt isteach feithiclí leictreacha de réir a chéile, agus mar sin tá na teicneolaíochtaí Big Data seo ag éirí níos gá freisin [124].

Forlíonadh cistanche in aice liom-Feabhsaigh Cuimhne

Cliceáil anseo chun táirgí Cistanche Improve Memory a fheiceáil

【Iarr tuilleadh】 Ríomhphost:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

Léirigh an staidéar a rinneadh gurb iad na samhlacha Deep Learning is forleithne i réimse an fhuinnimh chun críocha réamhaisnéise éilimh ná CNNs, RNNs, LSTM, DQNs, agus CRBM, agus éagsúlacht ar aon cheann acu, meascán de dhá cheann nó níos mó acu, nó aon cheann acu a chomhcheangal le teicníochtaí eile. Is díol suntais CNN agus a éagsúlachtaí ar nós Pirimid-CNN [82,85,88,90,91,94,95,101,106,107,109,115,118,119,123], LSTM agus a athruithe ar nós B-LSTM [80,82,–{8,19} ,93–95,99,100,103,104,106,107,109–113,118,119,122], agus meascán den dá cheann [82,88,91,94,95,106,107,109,118,119]. Ní coitianta iad leapacha tástála réadúla le sonraí ardcháilíochta ach tá siad riachtanach chun feidhmíocht na múnlaí Deep Learning a chinneadh. Tá sé tábhachtach leanúint ar aghaidh ag tástáil samhlacha Deep Learning amach anseo, lena n-áirítear éagsúlachtaí féideartha agus/nó teaglaim de dhá mhúnla nó níos mó, chun críocha réamhaisnéise i gcomhthéacs eangacha cliste. Tá sé tábhachtach freisin go ndéanfaí na tástálacha seo do chásanna éagsúla. Teastaíonn samhlacha Deep Learning atá in ann ualach a thuar go huathoibríoch do chineálacha éagsúla custaiméirí, áitribh/foirgnimh agus coinníollacha aimsire éagsúla. Tá sé tábhachtach feidhmíocht na Deep Learning a thástáil, ach freisin a chinneadh cé acu samhail is fearr do gach cás.

I dtéarmaí tacair sonraí, d'úsáid cleachtóirí roghanna éagsúla, ag cur béime ar mhargadh leictreachais PJM [32,92,102,108,112], SGSC [85,90,98], CER [98,114,120], ISO-NE [105,109,115], Pecan Street Inc. [80,97] , UCI [106,107], UKDALE [113] agus REDD [21]. Díríonn go leor léirmheasanna ar réamhaisnéisí ar éileamh/ualach i gcomhthéacs greillí cliste ar na samhlacha Deep Learning a úsáidtear ach déanann siad dearmad ar na sonraí. Mar sin féin, le go n-éireoidh le cur i bhfeidhm Deep Learning, tá na halgartaim chomh luachmhar leis na sonraí. Go deimhin, bheadh ​​sé inmhianaithe go ndéanfadh taighdeoirí tuilleadh faisnéise a ionchorprú faoi na sonraí a úsáidtear ina gcuid saothair, ag tabhairt aghaidh mar shampla ar an scoilt sonraí oiliúna/bhailíochtaithe/tástála, eatramh samplála na sonraí, an modh glanta sonraí, etc. is iad na srianta a bhaineann le samhlacha Deep Learning a úsáid ná an easpa tacar sonraí fíor-ardchaighdeáin don domhan. Is dócha gur treocht amach anseo a bheadh ​​ann an bhéim a aistriú ón múnla go dtí na sonraí. Ina theannta sin, foráiltear leis na húdair go ndéanfar IoT a chomhtháthú le samhlacha Deep Learning a úsáidtear chun éileamh/ualach a thuar. Tá IoT ag cumasú daonlathú na ciall. Osclaíonn sé seo deiseanna spreagúla ó thaobh bailiú sonraí ardchaighdeáin, rud atá ríthábhachtach i gcomhthéacs réamhaisnéise éilimh/ualaigh. A bhaineann leis sin, treocht eile a bheadh ​​ann amach anseo ná córais chomhtháite a fhorbairt lena n-áireofaí sealbhú sonraí agus réamhphróiseáil riachtanach.

Buntáistí cistanche tubulosa-Feabhsaigh Cuimhne

Ar deireadh, is díol suntais freisin gur dhírigh taighdeoirí ar réamhaisnéis ghearrthéarmach i bhformhór na gcásanna.

Is tasc dúshlánach é réamhaisnéis ualaigh i gcomhthéacs timpeallachtaí cliste. Dá bharr sin, tá iarrachtaí speisialta á ndéanamh ag taighdeoirí. Ní bhíonn leapacha tástála réadúla le sonraí ardcháilíochta coitianta ach tá siad riachtanach chun feidhmíocht na múnlaí Deep Learning a chinneadh. Teastaíonn samhlacha Deep Learning atá in ann ualach a thuar go huathoibríoch do chineálacha éagsúla custaiméirí, áitribh/foirgnimh agus coinníollacha aimsire éagsúla.

Cad a dhéanann cistanche - Feabhas a chur ar Chuimhne

Tagairtí

1. Butt, OM; Zulqarnain, M.; Butt, TM Dul chun cinn le déanaí i dteicneolaíocht greille cliste: Ionchais don todhchaí sa líonra cumhachta leictrigh. Ain Shams Eng. J. 2021, 12, 687–695. [CrossRef]

2. Cecati, C. ; Mokryani, G. ; Piccolo, A. ; Siano, P. Forbhreathnú ar Choincheap na hEangaí Cliste. In Imeachtaí Chomhdháil Bhliantúil IECON 2010—36ú ar Chumann Leictreonaic Thionsclaíoch IEEE, Glendale, CA, SAM, 7–10 Samhain 2010; lgh 3322–3327. 3. Vakulenko, I.; Saher, L.; Lyulyov, O.; Pimonenko, T. Athbhreithniú Córasach Litríochta ar Eangaí Cliste. In Imeachtaí an 1ú Chomhdháil ar Fhoinsí Fuinnimh Traidisiúnta agus In-athnuaite: Peirspictíochtaí agus Paradigms don 21ú hAois (TRRESP 2021), Prág, Poblacht na Seice, 22–23 Eanáir 2021; Imleabhar 250. [CrossRef]

4. Yan, Y .; Qian, Y.; Sharif, H. ; Tipper, D. Suirbhé ar chibearshlándáil le haghaidh cumarsáide greille cliste. Comhphobal IEEE. Maireachtáil. Teagascóir. 2012, 14, 998–1010. [CrossRef]

5. Shawkat Ali, ABM; Azad, SA Réamhaisnéis éilimh san eangach cliste. Teicneolaíocht Fuinnimh Glas. 2013, 132, 135–150. [CrossRef]

6. Prabadevi, B. ; Pham, Q.-V. ; Liyanage, M.; Deepa, N. ; Vvss, M.; Reddy, S.; Madikunta, PKR; Khare, N.; Gadekallu, TR; Hwang, WH Foghlaim dhomhain maidir le freagairt ar éileamh cliste agus greillí cliste: Suirbhé cuimsitheach. arXiv 2021. [CrossRef]

7. Ferreira, HC; Lampa, L. ; Newbury, J.; Swart, TG Power Line Communications. Teoiric agus Feidhmchláir do Chumarsáid Chaolbhanda agus Leathanbhanda thar Línte Cumhachta; John Wiley and Sons: Chichester, An Ríocht Aontaithe, 2010.

8. Fanacht, NB; Ma, Z.; Jørgensen, BN Athbhreithniú scóipe ar líonraí néaracha doimhne le haghaidh réamhaisnéise ar ualach leictreach. Fuinneamh Eolas. 2021, 4, 49. [CrossRef]

9. Hernández, L.; Baladron, C. ; Aguiar, JM; Carro, B. ; Sánchez-Esguevillas, AJ; Lloret, J. ; Massana, J. Suirbhé ar réamhaisnéis ar éileamh cumhachta leictreachais: Treochtaí sa todhchaí i ngreillí cliste, microgrids, agus foirgnimh chliste. Comhphobal IEEE. Maireachtáil. Teagascóir. 2014, 16, 1460–1495. [CrossRef]

10. Javed, F. ; Arshad, N. ; Wallin, F.; Vasileva, I.; Dahlquist, E. Réamhaisnéis ar fhreagairt ar éileamh i ngreillí cliste: Anailís ar úsáid sonraí antraipeolaíocha agus struchtúracha agus réamhaisnéis gearrthéarmach il-ualaí. Appl. Fuinneamh 2012, 96, 150–160. [CrossRef]

11. Khodayar, ME; Wu, H. Réamhaisnéis na héilimh i bparaidím na heangaí cliste: Gnéithe agus dúshláin. Leictreoir. J. 2015, 28, 51–62. [CrossRef]

12. Boza, P. ; Evgeniou, T. Intleacht shaorga chun tacú le comhtháthú foinsí in-athnuaite fuinnimh inathraithe leis an gcóras cumhachta. Appl. Fuinneamh 2021, 290, 116754. [CrossRef]

13. Lasseter, R. ; Akhil, A.; Mami, C. ; Stephens, J.; Dagle, J. ; Guttromson, R.; Meliopoulous, AS; Yinger, R.; Eto, J. Comhtháthú Acmhainní Fuinnimh Dáilte. Coincheap Microgrid CERTS. Páipéar Bán. 2003. Ar fáil ar líne: https://certs.lbl.gov/ publications/integration-distributed-energy (rochtain air an 20 Samhain 2022).

14. Anduaga, J. ; Boyra, M. ; Cobelo, I.; García, E. ; Gil, A. ; Jimeno, J.; Laresgoiti, I. ; Oyarzabal, JM; Rodríguez, R.; Sánchez, E.; et al. La Microrred, Una Alternativa de Futuro Do agus Suministro Energético Integral; TECNALIA, Corporación Tecnológica: Derio, Spain, 2008.

15. Hoy, MB Foirgnimh chliste: Réamhrá ar leabharlann na todhchaí. Med. Tag. Freastal. R. 2016, 35, 326–331. [CrossRef] [PubMed]

16. Fang, X. ; Misra, S.; Xue, G. ; Yang, D. Greille chliste – An eangach chumhachta nua agus feabhsaithe: Suirbhé. Comhphobal IEEE. Maireachtáil. Teagascóir. 2012, 14, 944–980. [CrossRef]

17. Singh, A. ; Nasiruddin, I.; Khatún, S.; Muazzam, M.; Chaturvedi, DK Teicnící agus Modheolaíochtaí Réamhaisnéise Ualaigh: Léirmheas. In Imeachtaí an 2ú Comhdháil Idirnáisiúnta ar Chumhacht, ar Rialú agus ar Chórais Leabaithe (ICPCES), Allahabad, India, 17–19 Nollaig 2012. [CrossRef]

18. Nti, IK; Teimeh, M. ; Nyarko-Boateng, O.; Adekoya, AF Réamhaisnéis ualaigh leictreachais: athbhreithniú córasach. J. Leictreoir. Syst. Inf. Teicneol. 2020, 7, 13. [CrossRef]

19. Ahmed Mir, A.; Alghassab Kafait, M.; Ullah, K.; Ali Khan, Z.; Lu, Y. ; Imran, M. Athbhreithniú ar an éileamh ar leictreachas a thuar i dtíortha ísealioncaim agus meánioncaim: Cinntithigh agus léasanna an éilimh. Inbhuanaitheacht 2020, 12, 5931. [CrossRef]

20. Clements, AE; Hun, AS; Li, Z. Réamhaisnéis a dhéanamh ar ualach leictreachais roimh an lá ag baint úsáide as cur chuige sraith ama cothromóide iolrach. Eur. J. Oper. Res. 2016, 251, 522–530. [CrossRef]

21. Hong, Y. ; Zhou, Y.; Li, Q. ; Xu, W. ; Zheng, X. Modh foghlama domhain le haghaidh réamhaisnéise gearrthéarmacha ualach cónaithe sa ghreille cliste. Rochtain IEEE 2020, 8, 55785–55797. [CrossRef] 22. Phuangpornpitak, N.; Prommee, W. Staidéar ar mhúnlaí réamhaisnéise éilimh ualaigh in oibriú agus pleanáil córais chumhachta leictrigh. GMSARN Int. J. 2016, 10, 19–24.

23. Xiao, L. ; Shao, W.; Liang, T. ; Wang, C. Samhail chomhcheangailte bunaithe ar phatrúin séasúracha iolracha agus algartam mionathraithe fifireflly le haghaidh réamhaisnéis ualach leictreach. Appl. Fuinneamh 2016, 167, 135–153. [CrossRef]

24. Xue, B. ; Geng, J. Modh Ceartúcháin Trasnaigh Dinimiciúla maidir le Réamhaisnéisiú Meántéarmach agus Fadtéarmach Fuinnimh bunaithe ar Staidreamh Earráidí Réamhaisnéise. In Imeachtaí an 10ú Comhdháil ar Chumhacht agus ar Fhuinneamh (IPEC), Ho Chi Minh, Vítneam, 12–14 Nollaig 2012; lgh 253–256. [CrossRef]

25. Khatoon, S.; Nasiruddin, I.; Singh, A. ; Gupta, P. Éifeachtaí Fachtóirí Éagsúla ar Réamhaisnéisiú Ualach Leictreach: Forbhreathnú. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE Power India (PIICON), Deilí, India, 5–7 Nollaig 2014; lgh 1–5.

26. Hippert, HS; Pedreira, CE; Souza, RC Líonraí neural le haghaidh réamhaisnéise gearrthéarmacha ualaigh: Athbhreithniú agus meastóireacht. IEEE Tras. Córas Cumhachta. 2001, 16, 44–55. [CrossRef]

27. Fahad, MU; Arbab, N. Fachtóir a dhéanann difear do réamhaisnéis ualaigh ghearrthéarmach. J. Teicneolaíocht Fuinnimh Glan. 2014, 2, 305–309. [CrossRef]

28. Novianto, D. ; Gao, W.; Kuroki, S. Léirmheas ar stíl mhaireachtála daoine agus tomhaltas fuinnimh na bpobal Áiseach: Cás-staidéar ar an Indinéis, an Téalainn, agus an tSín. Energy Power Eng. 2015, 7, 465. [CrossRef]

29. Hernández, L. ; Baladron, C. ; Aguiar, JM; Calavia, L. ; Carro, B. ; Sánchez-Esguevillas, A.; García, P. ; Lloret, J. Anailís thurgnamhach ar ábharthacht na n-athróg ionchuir le héileamh comhiomlán an lae dár gcionn ar leictreachas a thuar ag baint úsáide as líonraí néaracha. Fuinneamh 2013, 6, 2927–2948. [CrossRef]

30. Issi, F. ; Kaplan, O. Próifílí ualaigh agus tomhaltas cumhachta fearas tí a chinneadh. Fuinneamh 2018, 11, 607. [CrossRef]

31. Shi, Y. ; Yu, T.; Liu, Q.; Zhu, H.; Li, F.; Wu, Y. Cur chuige anailíse próifíl ualaigh leictreach bunaithe ar mhianadóireacht sonraí sraith ama. Rochtain IEEE 2020, 8, 209915–209925. [CrossRef] 32. Hafeez, G. ; Ailigéadar, KS; Khan, I. Réamhaisnéis ualach leictreach bunaithe ar fhoghlaim dhomhain agus optamaithe ag an algartam heoraíoch i ngreille cliste. Appl. Fuinneamh 2020, 269, 114915. [CrossRef]

33. Gillies, DKA; Bernholtz, B. ; Áth an Ghainimh, PJ Cur chuige nua maidir le buaicualaí laethúla a thuar. tras. Táim. Inst. Leictreoir. Eng. Cuid III Fearas Cumhachta. Syst. 1956, 75, 382–387. [CrossRef]

34. Páirc, DC; El-Sharkawi, MA; Marcanna II, RJ; Atlas, LE; Damborg, MJ Réamhaisnéis ualach leictreach ag baint úsáide as líonra néarach saorga. IEEE Tras. Córas Cumhachta. 1991, 6, 442–449. [CrossRef]

35. Bakirtzis, AG; Petridis, V. ; Kiartzis, SJ; Alexiadis, MC; Maissis, AH Samhail réamhaisnéise gearrthéarmach ualaigh líonra néaraigh do chóras cumhachta na Gréige. IEEE Tras. Córas Cumhachta. 1995, 11, 858–863. [CrossRef]

36. Lu, C.-N.; Wu, H.-T.; Vemuri, S. Réamhaisnéis ualach gearrthéarmach bunaithe ar an ngréasán neural. IEEE Tras. Córas Cumhachta. 1993, 8, 336–342. [CrossRef] 37. Papalexopoulos, AD; Hao, S.; Peng, T.-M. Samhail réamhaisnéise ualaigh néarbhunaithe a chur i bhfeidhm don EMS. IEEE Tras. Córas Cumhachta. 1994, 9, 1956–1962. [CrossRef]

38. Wang, P. Maidir le hintleachta saorga a shainiú. J. Artif. Intell. 2019, 10, 1–37. [CrossRef]

39. Ongsulee, P. Intleacht Shaorga, Foghlaim Meaisín, agus Foghlaim Dhomhain. In Imeachtaí an 15ú Comhdháil Idirnáisiúnta ar TFC agus Innealtóireacht Eolais (TFC&KE), Bancác, An Téalainn, 22-24 Samhain 2017; lgh 1–6. [CrossRef]

40. Raz, AR; Llinas, J. ; Mitu, R. ; Lawless, WF Innealtóireacht le teacht chun cinn i gcórais chomhleá faisnéise: Athbhreithniú ar roinnt dúshlán. I gComhthéacsanna Comhroinnte Innealra Daonna; Lawless, WF, Mitu, R., Sofge, DA, Eds.; Academic Press: Cambridge, MA, SAM, 2020; lgh 241–255, ISBN 9780128205433. [CrossRef]

41. Cohen, S. Bunús na meaisínfhoghlama: Straitéisí agus teicnící. In Intleacht Shaorga agus san Fhoghlaim Dhomhain sa Phaiteolaíocht; Cohen, S., Ed.; Elsevier: Amstardam, An Ísiltír, 2021; lgh 13–40, ISBN 9780323675383. [CrossRef]

42. Bonetto, R. ; Latzko, V. Foghlaim meaisín. I Ríomhaireacht i Líonraí Cumarsáide, Ó Teoiric go Cleachtadh; Fitzek, FHP, Granelli, F., Seeling, P., Eds.; Academic Press: Cambridge, MA, SAM, 2020; lgh 135–167, ISBN 9780128204887. [CrossRef]

43. Delua, J. Foghlaim faoi Mhaoirseacht vs. 2021. Ar fáil ar líne: https://www.ibm.com/cloud/ blog/supervised-vs-unsupervised-learning (ar fáil an 15 Samhain 2022).

44. Sarker, IH Meaisín-fhoghlaim: halgartaim, feidhmchláir fhíorshaoil, agus treoracha taighde. SN Ríomhaire. Sci. 2021, 2, 160. [CrossRef] [PubMed]

45. Choi, RY; Coyner, AS; Kalpathy-Cramer, J.; Chiang, MF; Campbell, JP Réamhrá don mheaisínfhoghlaim, líonraí néaracha, agus foghlaim dhomhain. Aistrigh. Vis. Sci. Teicneol. 2020, 9, 14. [CrossRef]

46. ​​Alloghani, M. ; Al-Jumeily, D.; Mustafifina, J.; Hussain, A. ; Aljaaf, AJ Athbhreithniú córasach ar halgartaim meaisínfhoghlama maoirsithe agus neamh-mhaoirsithe don eolaíocht sonraí. I bhFoghlaim Mhaoirseachta agus Neamhmhaoirsithe le haghaidh Eolaíocht Sonraí; Berry, M., Mohamed, A., Yap, B., Eds.; Springer: Cham, an Eilvéis, 2020; lgh 3–21. [CrossRef]

47. Saitín, C. ; Fouss, F. Creat aicmithe meaisínfhoghlama maoirsithe le haghaidh inbhuanaitheacht táirgí éadaí. Inbhuanaitheacht 2022, 14, 1334. [CrossRef]

48. Jiang, T. ; Gradus, JL; Rosellini, AJ Meaisín-fhoghlaim faoi mhaoirseacht: Achoimre gairid. iompar. Ther. 2020, 51, 675–687. [CrossRef] [PubMed]

49. El Bouchefry, K.; de Souza, RS Foghlaim i sonraí móra: Réamhrá don mheaisínfhoghlaim. In Fionnachtain Eolais i Sonraí Móra ó Réalteolaíocht agus Breathnadóireacht na Cruinne; Škoda, P., Adam, F., Eds.; Elsevier: Amstardam, An Ísiltír, 2020; lgh 225–249, ISBN 9780128191545. [CrossRef]

50. Uddamari, N. ; Ubbana, J. Staidéar ar halgartaim foghlama gan mhaoirseacht san fhoghlaim meaisín. Tuirc. J. Ríomhaire. Math. Oideachas. 2021, 12, 6774–6782.

51. Khanum, M. ; Mahboob, T.; Imtiaz, W. ; Ghafoor, H. ; Sehar, R. Suirbhé ar halgartaim meaisínfhoghlama gan mhaoirseacht le haghaidh uathoibriú, aicmiú agus cothabháil. Int. J. Ríomhaire. Appl. 2015, 119, 34–39. [CrossRef]

52. Avinash, K. ; Uilliam, G. ; Ryan, B. Brath Ionsaithe Líonra Ag Úsáid Algartam Foghlama Meaisín Gan Maoirseacht. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta Haváí ar Eolaíochtaí an Chórais (HICSS), Maui, HI, SAM, 7–10 Eanáir 2020. [CrossRef]

53. Chen, Y. ; Cong, R.; Kong, L. Feidhmeanna na hintleachta saorga i sonraí móra réalteolaíocha. I Sonraí Móra sa Réalteolaíocht; Kong, L., Huang, T., Zhu, Y., Yu, S., Eds.; Elsevier: Amstardam, An Ísiltír, 2020; lgh 347–375, ISBN 9780128190845. [CrossRef]

54. Van Engelen, JE; Hoos, HH Suirbhé ar fhoghlaim leath-mhaoirsithe. Mach. Foghlaim. 2020, 109, 373–440. [CrossRef]

55. ZhongKaizhu, G.; Huang, H. Foghlaim Leathmhaoirsithe: Cúlra, Feidhmchláir agus Treonna don Todhchaí; Foilsitheoirí Eolaíochta Nova: Nua Eabhrac, NY, Stáit Aontaithe Mheiriceá, 2018.

56. Huynh, T. ; Nibali, A .; Rinne sé, Z. Foghlaim leathmhaoirseachta le haghaidh aicmiú íomhá leighis ag baint úsáide as sonraí oiliúna neamhchothromaithe. Ríomhaire. Modhanna Cláir Biomed. 2022, 216, 106628. [CrossRef]

57. Kaur, A. ; Gourav, K. Staidéar ar fheidhmchláir foghlama treisithe & a halgartaim. Int. J. Sci. Teicneol. Res. 2020, 9, 4223–4228.

58. Mohammed, M. ; Khan, MB; Bashier Mohammed, BE Meaisín Foghlama: Algartam agus Feidhmchláir; CRC Press: Boca Raton, FL, SAM, 2016.

59. Tanveer, J. ; Haider, A.; Ali, R.; Kim, A. Forbhreathnú ar halgartaim foghlama treisithe le haghaidh bainistiú aistrithe i líonraí cealla beaga ultra-dlúth 5G. Appl. Sci. 2022, 12, 426. [CrossRef]

60. Liu, S. ; Féach, KC; Ngiam, KY; Celi, LA; Grian, X. ; Feng, M. Foghlaim treisithe le haghaidh tacaíochta cinntí cliniciúla i gcúram criticiúil: athbhreithniú cuimsitheach. J. Med. Idirlíon Res. 2020, 22, e18477. [CrossRef] [PubMed]

61. Hao, X. ; Zhang, G. ; Ma, S. Foghlaim dhomhain. Int. J. Semant. Ríomhaire. 2016, 10, 417–439. [CrossRef]

62. Nichols, JA; Herbert Chan, HW; Baker, M. Foghlaim meaisín: Feidhmeanna na hintleachta saorga ar íomháú agus diagnóis. Bithfhis. Ath. 2019, 11, 111–118. [CrossRef]

63. Sadiq, R. ; Rodríguez, MJ; Mian, HR Múnlaí eimpíreacha chun Fotháirgí Díghalrúcháin (DBPanna) in uisce óil a thuar: Athbhreithniú nuashonraithe. In Encyclopedia of Environmental Health, 2ú eagrán; Nriagu, J., Ed.; Elsevier: Amstardam, An Ísiltír, 2019; lgh 324–338, ISBN 978-0-444-63952-3.

64. Teuwen, J. ; Moriakov, N. Líonraí néaracha comhraonta. I Lámhleabhar Ríomhaireachta Íomhá Leighis agus Idirghabháil Ríomhchuidithe; Zhou, SK, Ruecker, D., Fichtinger, G., Eds.; Elsevier: Amstardam, An Ísiltír, 2020; lgh 481–501, ISBN 9780128161760. [CrossRef]

65. He, Z. Deep Learning in Image Classification: A Survey Report. In Imeachtaí an 2ú Comhdháil Idirnáisiúnta ar Theicneolaíocht Faisnéise agus Feidhmchlár Ríomhaireachta (ITCA), Guangzhou, an tSín, 18-20 Nollaig 2020; lgh 174–177. [CrossRef]

66. Khan, A. ; Sohail, A. ; Zahoora, U.; Qureshi, AS Suirbhé ar ailtireachtaí le déanaí de líonraí néaracha comhraonta domhain. Ealaín. Intleacht. Ath. 2020, 53, 5455–5516. [CrossRef]

67. Cho, K. ; van Merrienboer, B.; Bahdanau, D.; Bengio, Y. Ar Airíonna Neural Machine Translation: Cur Chuige Ionchódóra-Díchódóra. arXiv 2014, arXiv: 1409.1259.

68. Elman, J. Struchtúr a aimsiú in am. Cogn. Sci. 1990, 14, 179–211. [CrossRef]

69. Toha, SF; Samhaltú Líonra Néarach Athfhillteach Tokhi, MO MLP agus Elman don TRMS. In Imeachtaí 7ú Comhdháil Idirnáisiúnta IEEE ar Chórais Chliste Cibearnetacha, Londain, an RA, 9–10 Meán Fómhair 2008; lgh 1–6. [CrossRef]

70. Liu, Y. ; Guo, J.; Cai, C. ; Wang, Y.; Jia, L. Réamhaisnéis Gearrthéarmach ar Shreabhadh Paisinéirí Idirthurais Iarnróid Bunaithe ar Ghréasán Néarach Cuimhne Gearrthéarmach Fadtéarmach. In Imeachtaí na Comhdhála Idirnáisiúnta um Iompar Chliste Iarnróid (ICIRT), Singeapór, 12–14 Nollaig 2018; lgh 1–5. [CrossRef]

71. Zhao, Z. ; Liang, Y. ; Jin, X. Láimhseáil Spás Gníomhaíochta ar Mhórscála i Líonra Deep Q. In Imeachtaí na Comhdhála Idirnáisiúnta um Intleacht Shaorga agus Sonraí Móra (ICAIBD), Chengdu, an tSín, 26-28 Bealtaine 2018; lgh 93–96. [CrossRef]

72. Xie, W. ; Ouyang, Y.; Ouyang, J.; Rong, W.; Xiong, Z. Slí Bheatha Úsáideoir Aware Moladh Meaisín Boltzmann Srianta Coinníollach Bunaithe. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE ar Idirlíon Rudaí (iThings) agus IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) agus IEEE Cibear, Ríomhaireacht Fhisiciúil agus Shóisialta (CPSCom) agus IEEE Smart Data (SmartData), Chengdu, an tSín, 15-18 Nollaig 2016; lgh 454–461. [CrossRef]

73. Taylor, GW; Hinton, GE; Roweis, ST Dhá mhúnla dáilte-stáit chun sraitheanna ama ardtoiseacha a ghiniúint. J. Mach. Foghlaim. Res. 2011, 12, 1025–1068.

74. Hinton, GE; Osindero, S.; Teh, YW Algartam foghlama tapa le haghaidh líonta creideamh domhain. Ríomhaire Neural. 2006, 18, 1527–1554. [CrossRef]

75. Bedi, G. ; Venayagamoorthy, GK; Singh, R. Forbairt timpeallachta tógála faoi thiomáint IoT chun tomhaltas fuinnimh leictrigh a thuar. IEEE Internet Things J. 2020, 7, 4912–4921. [CrossRef]

76. Timur, O.; Zor, K.; Çelik, Ö .; Teic, A. ; ˙Ibrikçi, T. Feidhmiú teicnící staitistiúla agus hintleachta saorga le haghaidh réamhaisnéis mheántéarmach fuinnimh leictrigh: Cás-staidéar le haghaidh ospidéal réigiúnach. J. Coinneáil. Dev. Timpeallacht Uisce Fuinnimh. Syst. 2020, 8, 520–536. [CrossRef]

77. Selvi, MV; Mishra, S. Imscrúdú ar thionchar na hAimsire i Réamhaisnéisiú Cumhachta Ualach Leictreach in aghaidh na huaire de Lá Roimh Ré le hAiltireacht Nua arna Réadú i dTeicnící Líonra Néaracha Saorga um Aischéimniú Líneach Ilathróg. In Imeachtaí an 8ú Comhdháil Idirnáisiúnta IEEE India ar Leictreonaic Cumhachta (IICPE), Jaipur, India, 13-15 Nollaig 2018.

78. Selvi, MV; Mishra, S. Imscrúdú ar fheidhmíocht réamhaisnéise cumhachta ualaigh leictrigh i dtréimhsí ama iolracha le hailtireacht nua réadaithe i dteicnící aischéimnithí líneacha ilathraithe agus i dteicnící líonra néarachais chun cinn. IEEE Tras. Ind. 2020, 56, 5603–5612. [CrossRef]

79. Eseye, AT; Lehtonen, M.; Tukia, T. ; Uimonen, S. ; Millar, RJ Cur chuige roghnaithe gnéithe comhtháite bunaithe ar fhoghlaim meaisín le haghaidh réamhaisnéis fheabhsaithe ar éileamh leictreachais i gcórais fuinnimh díláraithe. Rochtain IEEE 2019, 7, 91463–91475. [CrossRef]

80. Wen, L. ; Zhou, K.; Yang, S. Réamhaisnéis éileamh luchtaithe ar fhoirgnimh chónaithe ag baint úsáide as samhail foghlama domhain. Leictreoir. Córas Cumhachta. Res. 2020, 179, 106073. [CrossRef]

81. Rodríguez, F. ; Galarza, A. ; Vasquez, JC; Guerrero, JM Ag baint úsáide as paraiméadair foghlama domhain agus meitéareolaíochta chun réamhaisnéis a dhéanamh ar na gineadóirí fótavoltach eatramh cumhachta aschuir laistigh de uair an chloig le haghaidh rialú greille cliste. Fuinneamh 2022, 239, 122116. [CrossRef]

82. Taleb, I. ; Guerard, G. ; Fauberteau, F.; Nguyen, NA Modh foghlama domhain solúbtha le haghaidh réamhaisnéis fuinnimh. Fuinneamh 2022, 15, 3926. [CrossRef]

83. Xu, A. ; Tian, ​​M.-W. ; Firouzi, B. ; Alatas, KA; Mohammadzadeh, A.; Ghaderpour, E. Meaisín Boltzmann Srianta foghlama domhain nua le haghaidh réamhaisnéise ar thomhaltas fuinnimh. Inbhuanaitheacht 2022, 14, 10081. [CrossRef]

84. Yem Souhe, FG; Franklin Mbey, C.; Templaira Boum, A.; Ele, P. ; Foba Kakeu, VJ Samhail hibrideach chun tomhaltas fuinnimh leictreach a thuar i ngreille cliste. J. Eng. 2022, 6, 629–643. [CrossRef]

85. Aurangzeb, K. ; Alhussein, M.; Javed, K.; Haider, IR Samhail foghlama domhain bunaithe ar phirimid-CNN chun ualach cumhachta a réamhaisnéisiú ar chustaiméirí fuinnimh den phróifíl chéanna bunaithe ar bhraisliú. Rochtain IEEE 2021, 9, 14992–15003. [CrossRef]

86. Jahangir, H.; Tayarani, H.; Gougheri, SS; Golcar, MA; Ahmadian, A.; Elkamel, A. Cur chuige réamhaisnéise bunaithe ar fhoghlaim dhomhain i ngreillí cliste le micrea-chnuasú agus líonra déthreorach LSTM. IEEE Tras. Ind. Leictreon. 2021, 68, 8298–8309. [CrossRef]

87. Mubashar, R. ; Awan, MJ; Ahsan, M.; Yasin, A. ; Singh, VP Réamhaisnéis ualaigh chónaithe éifeachtach ag baint úsáide as cur chuige foghlama domhain. Int. J. Ríomhaire. Appl. Teicneol. 2022, 68, 205–214. [CrossRef]

88. Rosato, A. ; Araneo, R.; Andreotti, A.; Panella, M. 2-D Líonra Néarach Conbhlóideach Doimhneach le haghaidh Réamh-mheastacháin Sraith Ama Fuinnimh Ilathraithe. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE 2019 ar an gComhshaol agus Innealtóireacht Leictreach agus 2019 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC/I&CPS Europe), Genova, an Iodáil, 11–14 Meitheamh 2019.

89. Zhang, X. ; Bigioni, D. ; Cai, M. ; Graf, P.; Rahman, S. Réiteach comhtháite imeall-scamall le haghaidh freagairt ar éileamh foirgneamh ag baint úsáide as foghlaim atreisithe. IEEE Tras. Eangach Chliste 2020, 12, 420–431. [CrossRef]

90. Aurangzeb, K. ; Al-Hussein, M. Creat Deep Learning le haghaidh Réamhaisnéise Gearrthéarmach Ualach Cumhachta, Cás-Staidéar ar Chustaiméirí Aonair Fuinnimh Tí. In Imeachtaí na Comhdhála Idirnáisiúnta 2019 ar Dul chun Cinn sna Teicneolaíochtaí Ríomhaireachta atá ag Teacht Chun Cinn (AECT), Al Madinah Al Munawwarah, an Araib Shádach, 10 Feabhra 2020.

91. Escobar, E. ; Rodríguez Licea, MA; Rostro-Gonzalez, H.; Espinoza Calderon, A.; Barranco Gutiérrez, AI; Pérez-Pinal, FJ Anailís Chomparáideach ar Mhúnlaí Ilathróg Foghlama Domhain le haghaidh Réamhaisnéise in Eangacha Cliste. In Imeachtaí Chruinniú Idirnáisiúnta an Fhómhair 2020 IEEE ar Chumhacht, Leictreonaic agus Ríomhaireacht (ROPEC), Ixtapa, Meicsiceo, 4–6 Samhain 2020. [CrossRef]

92. Hafeez, G. ; Ailigéadar, KS; Wadud, Z.; Shafiq, Z.; Ali Khan, MU; Khan, I.; Khan, FA; Derhab, A. Samhail núíosach atá cruinn agus tapa agus atá bunaithe ar fhoghlaim dhomhain le haghaidh réamhaisnéise ar thomhaltas fuinnimh leictrigh in eangach chliste. Fuinneamh 2020, 13, 2244. [CrossRef]

93. Nguyen, V.-B. ; Duong, M.-T. ; Le, M.-H. Réamhaisnéis ar Éileamh Leictreachais don Eangach Cliste Bunaithe ar Chur Chuige Deepfhoghlama. In Imeachtaí an 2020 5ú Chomhdháil Idirnáisiúnta ar Theicneolaíocht Glas agus Forbairt Inbhuanaithe (GTSD), Cathair Ho Chi Minh, Vítneam, 27–28 Samhain 2020; lgh 353–357. [CrossRef]

94. Rosato, A. ; Succetti, F. ; Araneo, R.; Andreotti, A.; Miotaló, M.; Panella, M. Cur Chuige Deep Foghlama Comhcheangailte le hAghaidh Amshraith i dTimpeallacht Fuinnimh. In Imeachtaí 2020 IEEE/IAS 56ú Comhdháil Theicniúil um Chórais Cumhachta Tionscail agus Tráchtála (I&CPS), Las Vegas, NV, SAM, 29 Meitheamh - 28 Iúil 2020.

95. Qi, X. ; Zheng, X. ; Chen, Q. Réamhaisnéis Ualach Gearrthéarmach ar an gCóras Comhtháite Fuinnimh bunaithe ar CNN-LSTM. In Imeachtaí na Comhdhála Idirnáisiúnta 2020 ar Fhuinneamh, ar an gComhshaol, agus ar Bhithinnealtóireacht (ICEEB 2020), Xi'an, an tSín, 7–9 Lúnasa 2020; Imleabhar 185, lch. 01032. [CrossRef]

96. Wang, B. ; Li, Y. ; Ming, W. ; Wang, S. Modh foghlama treisithe domhain chun freagairt ar éileamh a bhainistiú ar ualach in-idirbhriste. IEEE Tras. Eangach Chliste 2020, 11, 3146–3155. [CrossRef]

97. Wen, L. ; Zhou, K.; Li, J. ; D'athraigh Wang, S. Foghlaim dhomhain agus atreisiú le haghaidh samhail freagartha éileamh atá bunaithe ar dhreasacht. Fuinneamh 2020, 205, 118019. [CrossRef]

98. Yang, Y. ; Li, W. ; Gulliver, TA; Li, S. Bayesian réamhaisnéis ualaigh dóchúlachta domhainbhunaithe i ngreillí cliste. IEEE Tras Ind. 2020, 16, 4703–4713. [CrossRef]

99. Aimín, P. ; Cherkasova, L.; Aitken, R. ; Kache, V. Samhaltú agus Réamhaisnéisiú ar Éileamh Fuinnimh a Uathoibriú ag Úsáid Sonraí Méadar Cliste. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE 2019 ar Idirlíon Rudaí (ICIOT), Milan, an Iodáil, 8-13 Iúil 2019.

100. Atef, S. ; Eltawil, AB Staidéar Comparáideach ina nÚsáidtear Aischéimniú Veicteoir Doimhneacht Foghlama agus Tacaíochta le haghaidh Réamhaisnéisiú Praghsanna Leictreachais in Eangacha Cliste. In Imeachtaí 6ú Comhdháil Idirnáisiúnta IEEE ar Innealtóireacht Thionsclaíoch agus Feidhmchláir (ICIEA), Tóiceo, an tSeapáin, 12–15 Aibreán 2019; lgh 603–607. [CrossRef]

101. Chan, S. ; Oktavianti, I.; Puspita, V. A Deep Learning CNN agus AI-Tuned SVM le haghaidh Réamhaisnéise Tomhaltas Leictreachais: Sonraí Ilathróg Amshraith. In Imeachtaí an 10ú Comhdháil bhliantúil 2019 IEEE ar theicneolaíocht faisnéise, Leictreonaic agus Cumarsáide Soghluaiste (IEMCON), Vancouver, BC, Ceanada, 17-19 Deireadh Fómhair 2019.

102. Hafeez, G. ; Iááb, N.; Riaz, M.; Ali, A.; Umar, K.; Iqbal, Réamhaisnéis Ualach Leictreach QZ Day Ahead ag Samhail Hibrid Chliste bunaithe ar Fhoghlaim Dhomhain don Eangach Cliste. In Imeachtaí an 14ú Comhdháil Idirnáisiúnta ar Chórais Choimpléascacha, Chliste agus Dhianbhogearraí (CISIS-2020), Lodz, an Pholainn, 1–3 Iúil 2020.

103. Kaur, D. ; Kumar, R.; Kumar, N.; Guizani, M. Bainistíocht Fuinnimh Eangaí Cliste ag baint úsáide as RNN-LSTM: Cur Chuige Deep Learning-Bunaithe. In Imeachtaí Chomhdháil Chumarsáide Dhomhanda IEEE (GLOBECOM), Big Island, HI, SAM, 9–13 Nollaig 2019; lgh 1–6. [CrossRef]

104. Al Khafaf, N. ; Jalili, M.; Sokolowski, P. Cur i bhfeidhm cuimhne ghearrthéarmach foghlama dhomhain i réamhaisnéis an éilimh ar fhuinneamh. Cumann. Ríomhaire. Inf. Sci. 2019, 1000, 31–42. 105. Khan, ABM; Khan, S.; Aimil, S.; Khan, M.; Ruqia, B. ; Javaid, N. Réamhaisnéis ualach leictreachais leathuair an chloig ag baint úsáide as líonra néarúil convolutional. Seirbhísí Nuálaíocha Soghluaiste agus Idirlín sa Ríomhaireacht Uileláithreach; Barolli, L., Xhafa, F., Hussain, O., Eds.; Springer: Cham, An Eilvéis; Imleabhar 994. [CrossRef]

106. Kim, an Idirbhliain; Cho, SB Tomhaltas fuinnimh cónaithe a thuar ag baint úsáide as líonraí néarúla CNN-LSTM. Fuinneamh 2019, 182, 72–81. [CrossRef]

107. Kim, T. ; Cho, S. Particle Swarm Optimization-bhunaithe CNN-LSTM Networks for Forecast Tomhaltas Fuinnimh. In Imeachtaí Chomhdháil IEEE 2019 ar Ríomhaireacht Éabhlóideach (CEC), Wellington, An Nua-Shéalainn, 10-13 Meitheamh 2019.

108. Lu, R. ; Hong, SH Freagra éilimh bunaithe ar dhreasacht ar ghreille cliste le foghlaim athneartaithe agus líonra néarach domhain. Appl. Fuinneamh 2019, 236, 937–949. [CrossRef]

109. Pramono, SH; Rohmatillah, M.; Maulana, E.; Hasanah, RN; Hario, F. Réamh-mheastachán ualach gearrthéarmach atá bunaithe ar fhoghlaim dhomhain chun tacú le clár freagartha ar éileamh sa chóras fuinnimh hibrideach. Fuinneamh 2019, 12, 3359. [CrossRef]

110. Rahman, S.; Alam, MGR; Rahman, MM Modh Ensemble Deep Learning-bhunaithe chun Éileamh Fuinnimh Tí a Thuar ar Thithe Cliste. In Imeachtaí an 2019 22nd Comhdháil Idirnáisiúnta ar Ríomhaireacht agus Teicneolaíocht Faisnéise (ICCIT), Dhaka, An Bhanglaidéis, 18–20 Nollaig 2019.

111. Syed, D. ; Refaat, SS; Abu-Rub, H.; Bouhali, O.; Zainab, A.; Xie, L. Samhail Meán Ensembles chun Ualach Gearrthéarmach a Thuar in Eangacha Cliste. In Imeachtaí Chomhdháil Idirnáisiúnta IEEE ar Mhórshonraí (Sonraí Móra), Los Angeles, CA, SAM, 9–12 Nollaig 2019; lgh 2931–2938. [CrossRef]

112. Ustundag Soykan, E. ; Bilgin, Z.; Ersoy, MA; Tomur, E. Difreálach Príobháideach Deep Learning le haghaidh Réamhaisnéise Ualach ar Eangach Chliste. In Imeachtaí Cheardlanna Globecom 2019 IEEE (GC Wkshps), Waikoloa, HI, SAM, 9–13 Nollaig 2019; lgh 1–6. [CrossRef]

113. Vesa, AV; Ghitescu, N. ; Popcheol, C. ; Antal, M. ; Cioara, T. ; aingeal, IA; Salomie, I. Samhail Ensemble Ulti-Fhoghlama Cruachta chun Éileamh Fuinnimh Fhoirgnimh Chónaithe a Thuar. In Imeachtaí an 15ú Comhdháil Idirnáisiúnta 2019 IEEE ar Chumarsáid agus Próiseáil Chliste Ríomhaireachta (ICCP), Cluj-Napoca, an Rómáin, 5-7 Meán Fómhair 2019.

114. Yang, Y. ; Hong, W. ; Li, S. Tuar ualach dóchúlachta bunaithe ar fhoghlaim ensemble sna heangacha cliste. Fuinneamh 2019, 189, 116324. [CrossRef]

115. Zahid, M. ; Ahmed, F.; Iááb, N.; Abbasi, RA; Zainab Kazmi, HS; Iáváíd, A. ; Bilal, M. ; Akbar, M.; Ilahi, M. Praghas leictreachais, agus réamhaisnéis ualaigh ag baint úsáide as líonra convolutional néaraíoch feabhsaithe aischéimniú veicteoir tacaíochta i eangacha cliste. Leictreonaic 2019, 8, 122. [CrossRef]

116. Ouyang, T. ; sé, Y. ; Li, H.; Sun, Z. ; Baek, S. Ualach cumhachta gearrthéarmach a shamhaltú agus a thuar le múnla copula agus gréasán creideamh domhain. IEEE Tras. Chun cinn. Barr. Ríomhaire. Intleacht. 2019, 3, 127–136. [CrossRef]

117. Hafeez, G. ; Iááb, N.; Ullah, S.; Iqbal, QZ; Khan, M.; Rehman, AU; Ullah, Z. Réamhaisnéis Ualach Gearrthéarmach bunaithe ar Fhoghlaim Dhomhain le haghaidh Feidhmchláir Eangaí Cliste. In Imeachtaí an 12ú Comhdháil Idirnáisiúnta ar Sheirbhísí Nuálaíocha Soghluaiste agus Idirlín sa Ríomhaireacht Uileláithreach (IMIS-2018), Matsue, an tSeapáin, 4–6 Iúil 2018. [CrossRef] 118. Koprinska, I.; Wu, D.; Wang, Z. Líonraí Néaracha Comhdhlúite le haghaidh Réamhaisnéise Sraith Ama Fuinnimh. In Imeachtaí Chomhdháil Chomhpháirteach Idirnáisiúnta 2018 ar Líonraí Néaracha (IJCNN), Rio de Janeiro, an Bhrasaíl, 8–13 Iúil 2018.

119. Cuo, PH; Huang, CJ Samhail líonraí neural saorga ardchruinneas le haghaidh réamhaisnéise gearrthéarmach ar ualach fuinnimh. Fuinneamh 2018, 11, 213. [CrossRef]

120. Shi, H. ; Xu, M.; Li, R. Foghlaim dhomhain ar thuar ualach tí – Úrscéal a chomhthiomsaíonn RNN domhain. Eangach Tras-chliste IEEE 2018, 9, 5271–5280. [CrossRef]

121. Ghaderi, A. ; Sanandaji, BM; Ghaderi, F. Réamhaisnéis dhomhain: Réamhaisnéis spásúlachta dhomhain-fhoghlaim-bhunaithe. arXiv 2017. [CrossRef]

122. Jarábek, T. ; Laurinec, P.; Lucká, M. Réamhaisnéis Ualach Fuinnimh ag baint úsáide as S2S Deep Neural Networks le K-Shape Cnuasú. In Imeachtaí an 14ú Comhdháil Eolaíoch Idirnáisiúnta um Faisnéisíocht 2017 IEEE 2017, Poprad, an tSlóvaic, 14-16 Samhain 2017.

123. Li, L. ; Ota, K. ; Dong, M. Tá gach rud Íomhá: Réamhaisnéis Gearrthéarmach Ualach Leictreachais Bunaithe ar CNN don Eangach Chliste. In Imeachtaí an 2017 14ú Siompóisiam Idirnáisiúnta ar Chórais Fhorleatach, Algartam, agus Líonraí & 2017 11an Chomhdháil Idirnáisiúnta ar Theorainn na hEolaíochta Ríomhaireachta agus na Teicneolaíochta & 2017 Tríú Siompóisiam Idirnáisiúnta ar Ríomhaireacht Chruthaitheach (ISPAN-FCST-ISCC ), Exeter, RA, 21–23 Meitheamh 2017; lgh 344–351. [CrossRef]

124. Zhan, J. ; Huang, J. ; Niu, L. ; Peng, X. ; Deng, D.; Cheng, S. Staidéar ar Phríomhtheicneolaíochtaí na Cumhachta Leictreacha Sonraí Móra agus a Ionchais Feidhme san Eangach Chliste. In Imeachtaí Chomhdháil Innealtóireachta Cumhachta agus Fuinnimh Áise-Aigéan Ciúin IEEE PES (APPEEC), Hong Cong, an tSín, 7–10 Nollaig 2014; lgh 1–4. [CrossRef]