Stacked LSTM Sequence-to-Sequence Autoencoder with Feature Selection for Daily Solar Radiation Prediction: A Review and New Modeling Results
We review the latest modeling techniques and propose new hybrid SAELSTM framework based on Deep Learning (DL) to construct prediction intervals for daily Global Solar Radiation (GSR) using the Manta Ray Foraging Optimization (MRFO) feature selection to select model parameters. Features are employed...
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| Veröffentlicht in: | Energies (Basel) Jg. 15; H. 3; S. 1061 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Basel
MDPI AG
01.02.2022
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1996-1073, 1996-1073 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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