Local models-based regression trees for very short-term wind speed prediction

Troncoso, A. ; Salcedo-Sanz, S.; Casanova-Mateo, C.; Riquelme, J. C.; Prieto, L.

Tipo: Artículo
Año de Publicación: 2015
Volumen: 81
Páginas: 589 - 598
Acceso abierto: Vía verde
Fuente Nº Citas Fecha Actualización
scopus6004-02-2023
wos4704-02-2023
Dimensions
PlumX
Altmetric

Año: 2015

Journal Impact Factor (JIF): 3,404

CategoríaEdiciónPosiciónCuartilTercilDecil
ENERGY & FUELSSCIE24/88Q2T1D3
GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGYSCIE10/29Q2T2D4

Año: 2017

Journal Citation Indicator (JCI): 1,180

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecilPercentil
ENERGY & FUELS28/126Q1T1D378,17
GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY8/60Q1T1D287,50

Año:

2015

CiteScore:

7,200

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Renewable Energy, Sustainability and the Environment15/124Q1T1D2

SJR año:

2015

Factor de Impacto:

1,767

CategoríaPosiciónCuartilTercilDecil
Renewable Energy, Sustainability and the Environment20/135Q1T1D2
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Agencia Código de Proyecto
Junta de AndaluciaTIN2011-28956-C02; P12-TIC-1728
Pablo de Olavide UniversityAPPB813097
Spanish Ministry of Science and TechnologyECO2010-22065-C03-02
Nota: los datos sobre financiación provienen de la WOS
# Autor Afiliación
1Troncoso, A. Universidad Pablo de Olavide (Spain)
2Salcedo-Sanz, S.Universidad de Alcala (Spain)
3Casanova-Mateo, C.Universidad de Valladolid (Spain)
4Riquelme, J. C.Universidad de Sevilla (Spain)
5Prieto, L.Iberdrola, S.A (Spain)