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Understanding the relationship between clouds and surface downward radiation forecast errors with Unsupervised Deep Learning

Zech, Matthias und von Bremen, Lüder (2021) Understanding the relationship between clouds and surface downward radiation forecast errors with Unsupervised Deep Learning. EMS 2021, 2021, Virtual.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
899kB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/147633/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Understanding the relationship between clouds and surface downward radiation forecast errors with Unsupervised Deep Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zech, MatthiasMatthias.Zech (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4420-5238NICHT SPEZIFIZIERT
von Bremen, Lüderlueder.von.bremen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7072-0738169516224
Datum:2021
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Unsupervised Deep Learning, cloud classes, forecast errors
Veranstaltungstitel:EMS 2021
Veranstaltungsort:Virtual
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2021
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Energiesystemtransformation
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Hinterlegt von: Zech, Matthias
Hinterlegt am:20 Dez 2021 18:33
Letzte Änderung:14 Okt 2024 15:27

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