Accueil › Annuaire des chercheurs › Hamid Khalifi
Hamid Khalifi
Affiliation : Mohammed V University
- 19Publications (affiliation marocaine)
- 19Publications au total
- 103Citations
- 7Indice h
Profil de recherche
Hamid Khalifi compte 19 publications référencées (2018–2026). Ses travaux paraissent principalement dans « Ingénierie des systèmes d information », « IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions (ICTMOD) » et « Information ». Son article le plus cité, « Comparative Analysis of LSTM, ARIMA, and Hybrid models for Forecasting Future GDP » (2024), a été cité 24 fois. 11 de ces publications datent des trois dernières années d’activité. Ses travaux sont cosignés avec au moins 12 chercheurs.
C’est vous ? Faites connaître vos travaux
Créez gratuitement votre profil DzCademia et ajoutez vos articles : ils apparaîtront plus facilement sur Google et dans les assistants d’IA comme ChatGPT. Plus de personnes pourront vous lire et vous citer.
Créer mon profil gratuit Ajouter mes publicationsDomaines de recherche
- Information Retrieval and Search Behavior
- Forecasting Techniques and Applications
- Stock Market Forecasting Methods
- Time Series Analysis and Forecasting
- Recommender Systems and Techniques
Publications (19)
- A Multi-Aspect Transformer with Explainable AI for Recognizing Implicit Suicidal and Depressive Risk Indicators
- Genetic algorithm to optimized CNN-BiLSTM model to forecast Moroccan real GDP time series
- Feature selection method to improve time series forecasting of Moroccan GDP using deep learning
- Multivariate statistical analysis of the seismic activity in Morocco using PCA and K-Means clustering
- From Centralized to Federated Information Retrieval: A Comparative Survey and a Proxy-Based Privacy-Preserving Framework
- Predictive and Time Series Analysis of Food Security Indices: Multiple Regression and ARIMA Models, Case Study of Morocco
- Exploring the Impact of Optimization Algorithms in Federated Learning Under Non-IID Contexts
- Comparative Analysis of LSTM, ARIMA, and Hybrid models for Forecasting Future GDP
- AMAdam: adaptive modifier of Adam method
- Smart Cities and Sustainable Urban Development in Morocco
- Reviewing the Potential of GeoAI for Post-Earthquake Land Prospection
- Forecasting the Gross Domestic Product using LSTM and ARIMA
- Efficient Algebraic Method for Testing the Invertibility of Finite State Machines
- Some Convergence Properties of a Random Closed Set Sequence
- Enhancing Transportation Mode Prediction from GPS Trajectories using Machine Learning and Feature Engineering
- Enhancing information retrieval performance by using social analysis
- Query expansion based on clustering and personalized information retrieval
- Query Expansion Using DBpedia and WordNet
- Support Vector Machines for a new Hybrid Information Retrieval System
Revues de publication
- Ingénierie des systèmes d information × 2
- IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions (ICTMOD) × 2
- Information × 1
- Array × 1
- International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology (IRASET) × 1
- Statistics in Transition New Series × 1
Publications par année
- 20265
- 20252
- 20244
- 20234
- 20201
- 20192
- 20181
Collaborations
Établissements partenaires : Université Moulay Ismail de Meknes · Université Ibn-Tofail · Institut Agronomique et Vétérinaire Hassan II · École des Sciences de I'information · National School of Architecture
Co-auteurs
- Youssef Ghanou
- Sana Hamiane
- Abderrahim El Qadi
- Faïssal Ouardi
- Walid Cherif
- Baraka Achraf Chakir
- Aziz Boujeddaine
- Asmae Ananouch
- Mehdi Rahmaoui
- Sara Riahi
- Sarah Dahir
- Nada Yamoul
Données bibliographiques issues d’OpenAlex (base ouverte).
Pourquoi choisir Dzcademia ?
Pour donner à vos travaux plus de chances d’être découverts et recommandés par les IA. Profils, articles et communications : donnez à votre recherche une présence publique structurée. Les métadonnées intégrées aident les moteurs de recherche et les assistants IA à identifier vos travaux et à comprendre leurs références.
Commenter avec Google
Connecte-toi avec Google pour commenter directement sur cette page.