Multi-attention Generative Adversarial Network for multi-step vegetation indices forecasting using multivariate time series - CNRS - Centre national de la recherche scientifique

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Article Dans Une Revue Engineering Applications of Artificial Intelligence Année : 2024

Multi-attention Generative Adversarial Network for multi-step vegetation indices forecasting using multivariate time series

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Aya Ferchichi

Fonction : Auteur
PersonId : 1359941
ORCID : 0000-0003-1947-2756

RIADI Laboratory, University of Manouba, Manouba, Tunisia

Ali Ben Abbes

Fonction : Auteur
PersonId : 1173423
ORCID : 0000-0001-5714-7562

Laboratoire de psychologie cognitive

Vincent Barra

Fonction : Auteur
PersonId : 171668
IdHAL : vincent-barra
ORCID : 0000-0002-8975-222X
IdRef : 150156243

Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes

Manel Rhif

Fonction : Auteur

Laboratoire de recherche en Génie Logiciel, Applications distribuées, Systèmes décisionnels et Imagerie intelligente [Manouba]

Imed Riadh Farah

Fonction : Auteur
PersonId : 762095
ORCID : 0000-0001-9114-5659
IdRef : 162325428

Laboratoire de recherche en Génie Logiciel, Applications distribuées, Systèmes décisionnels et Imagerie intelligente [Manouba]

Domaines

Apprentissage [cs.LG] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Vincent BARRA : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://cnrs.hal.science/hal-04490191

Soumis le : mardi 5 mars 2024-13:21:18

Dernière modification le : lundi 14 octobre 2024-18:18:33

Dates et versions

hal-04490191 , version 1 (05-03-2024)

Identifiants

HAL Id : hal-04490191 , version 1
DOI : 10.1016/j.engappai.2023.107563

Citer

Aya Ferchichi, Ali Ben Abbes, Vincent Barra, Manel Rhif, Imed Riadh Farah. Multi-attention Generative Adversarial Network for multi-step vegetation indices forecasting using multivariate time series. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 128, pp.107563. ⟨10.1016/j.engappai.2023.107563⟩. ⟨hal-04490191⟩

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