High-Performance Computing and Parallel Algorithms for Urban Water Demand Forecasting

Сохранить в:

Библиографические подробности
Опубликовано в::	Algorithms vol. 18, no. 4 (2025), p. 182
Главный автор:	Myllis Georgios
Другие авторы:	Tsimpiris Alkiviadis, Aggelopoulos Stamatios, Vrana, Vasiliki G
Опубликовано:	MDPI AG
Предметы:	Machine learning Forecasting techniques Accuracy Water demand Message passing Urban environments Water resources management Data processing Datasets Deep learning Forecasting Water management Water Algorithms Real time Distributed memory Water utilities High performance computing Efficiency Distributed processing
Online-ссылка:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Метки:	Добавить метку Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Ваш комментарий будет первым!