Noise-Robust and Sector-Aware Representation Learning for Natural Gas Demand Forecasting
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : cn, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Noise-Robust and Sector-Aware Representation Learning for Natural Gas Demand Forecasting
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Nankai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Griffith University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
ENN (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
-
ENN Group pays non établi dans la noticeInstitution
Nankai University, Griffith University et ENN (China), avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Atmospheric and Environmental Gas DynamicsPetroleum Processing and AnalysisEnergy Load and Power Forecasting