LSTM, XGBOOST AND RANDOM FOREST MODELS IN FORECASTING CURRENT AND FUTURE ELECTRICITY CONSUMPTION IN TÜRKİYE


TÜMSE S.

KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.28, sa.4, ss.2139-2148, 2025 (TRDizin)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 28 Sayı: 4
  • Basım Tarihi: 2025
  • Doi Numarası: 10.17780/ksujes.1785928
  • Dergi Adı: KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.2139-2148
  • Çukurova Üniversitesi Adresli: Evet