Otwarty dostęp

Multi-source data-driven technology research on carbon emission dynamics prediction in electric power industry

Ruoyu Wang

Ruoyu Wang

Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Wang, Ruoyu
, 
Jing Li

Jing Li

Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Li, Jing
, 
Zhipeng Li

Zhipeng Li

Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Li, Zhipeng
 oraz 
Qingchao Sun

Qingchao Sun

Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Sun, Qingchao
  
09 paź 2024
Multi-source data-driven technology research on carbon emission dynamics prediction in electric power industry's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 09 paź 2024
Otrzymano: 30 maj 2024
Przyjęty: 05 wrz 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2024-2905
Słowa kluczowe
© 2024 Ruoyu Wang et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Wang, Ruoyu
Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Li, Jing
Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Li, Zhipeng
Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Sun, Qingchao
Shenzhen Power Supply Co. LtdShenzhen, China
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne
Kanał RSS czasopisma