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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Energies (Basel) Jg. 15; H. 3; S. 1061
Hauptverfasser: Ghimire, Sujan, Deo, Ravinesh C., Wang, Hua, Al-Musaylh, Mohanad S., Casillas-Pérez, David, Salcedo-Sanz, Sancho
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Basel MDPI AG 01.02.2022
Schlagworte:
ISSN:1996-1073, 1996-1073
Online-Zugang:Volltext
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