Aufsatz(elektronisch)#131. Mai 2022
An innovative forecasting model to predict wind energy
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 29, Heft 49, S. 74602-74618
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#219. November 2021
Application of hybrid model based on CEEMDAN, SVD, PSO to wind energy prediction
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 29, Heft 15, S. 22661-22674
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#325. März 2020
A hybrid prediction model for forecasting wind energy resources
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 27, Heft 16, S. 19428-19446
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#425. März 2021
Optimization scheme of wind energy prediction based on artificial intelligence
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 28, Heft 29, S. 39966-39981
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#52. März 2020
Examining the spatiotemporal variations and inequality of China's provincial CO2 emissions
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 27, Heft 14, S. 16362-16376
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#621. Oktober 2022
Research on renewable energy prediction technology: empirical analysis for Argentina and China
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 30, Heft 8, S. 21225-21237
ISSN: 1614-7499
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Aufsatz(elektronisch)#714. Januar 2023
An integrated method with adaptive decomposition and machine learning for renewable energy power generation forecasting
In: Environmental science and pollution research: ESPR, Band 30, Heft 14, S. 41937-41953
ISSN: 1614-7499
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