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et pédagogiques de l'AUF

M. Christophe PAOLI

Université Galatasaray, Turquie
cpaoli (à) gsu.edu.tr
Région: Europe centrale et orientale

Informations académiques

Statut: Enseignant-chercheur dans un établissement
Diplôme: Habilitation à diriger des recherches
Domaine de recherche:
  • Énergie
Communautés de chercheurs:
Thèse:
(ou tout autre travail de recherche — mémoire, HDR, etc. — encadré par un universitaire)
Contribution informatique en sciences pour l'environnement, Université de Corse, 2014.
Directeur: Jean-François MUZY

Discipline, thèmes de recherche

Discipline: Informatique
Thèmes de recherche: Modélisation et prédiction de séries temporelles en utilisant les techniques d'intelligence artificielle.
Équipe de recherche: Laboratoire Sciences Pour l'Environnement (SPE) UMR CNRS 6134
Mots-clés: prédiction, séries temporelles, intelligence artificielle, énergie renouvelable
Url site web: http://spe.uniov-corse.fr/
Blog: http://www.christophepaoli.com/
Réseau social: https://tr.linkedin.com/in/cpaoli

Publications

  • K. Dahmani, R. Dizene, G. Notton, C. Paoli, C. Voyant, M-L. Nivet, Estimation of 5-min timestep data of tilted solar global irradiation using ANN (Artificial Neural Network) model, Energy,, 2014, Elsevier, http://www.journals.elsevier.com/energy, 7 pages.
    http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2014.04.011

  • C. Voyant, P. Haurant, M. Muselli, C. Paoli, M-L. Nivet,, Time series modeling and large scale global solar radiation forecasting from geostationary satellites data, Solar Energy, 2014, Elsevier, http://www.journals.elsevier.com/solar-energy, 11 pages.
    http://dx.doi.org/10.1016/j.solener.2014.01.017

  • C. Voyant, C. Darras, M. Muselli, C. Paoli, M-L. Nivet, P. Poggi, Bayesian rules and stochastic models for high accuracy prediction of solar radiation, Applied Energy, 2014, 2014, http://www.journals.elsevier.com/applied-energy, 8 pages.
    http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.09.051

Divers

Date de la dernière modification: 14 mai 2015