Auf maschinellem Lernen basierende Vorhersage der Leistungsauslastung - Kumar, M. Aravind;Devi, T. Durga;Madhuri, G. Phani
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Dieses Buch fasst die Elektrizitätslastprognose zusammen, die heutzutage in den modernen elektrischen Energiemanagementsystemen mit Elementen der Smart-Greed-Technologie erheblich an Bedeutung gewonnen hat. Große Stromdaten haben die Eigenschaften einer großen Anzahl, einer hohen Dimension und von Zeitreihen. Gleichzeitig gibt es viele Formen von fehlenden Stromdaten, einige fehlen verstreut, und einige fehlen nach einander. Daher wird der Kombination von Vorhersagemethoden immer mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Wir haben eine explorative Datenanalyse, eine Vorverarbeitung und eine Aufteilung…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses Buch fasst die Elektrizitätslastprognose zusammen, die heutzutage in den modernen elektrischen Energiemanagementsystemen mit Elementen der Smart-Greed-Technologie erheblich an Bedeutung gewonnen hat. Große Stromdaten haben die Eigenschaften einer großen Anzahl, einer hohen Dimension und von Zeitreihen. Gleichzeitig gibt es viele Formen von fehlenden Stromdaten, einige fehlen verstreut, und einige fehlen nach einander. Daher wird der Kombination von Vorhersagemethoden immer mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Wir haben eine explorative Datenanalyse, eine Vorverarbeitung und eine Aufteilung zwischen Training und Test vor dem Training des Modells durchgeführt. Um die Vorteile des vorgeschlagenen Modells zu testen, haben wir verschiedene Metriken verwendet: mittlerer absoluter Fehler, mittlerer quadratischer Fehler und mittlerer quadratischer Wurzelfehler.
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Autorenporträt
Il dott. M. Aravind Kumar ha conseguito la laurea B. Tech in ECE, la laurea M Tech in VLSI System Design presso la JNTUH e il dottorato di ricerca presso l'Università GITAM di Visakhapatnam. Lavora presso il WEST GODAVARI INSTITUTE OF SCIENCE AND ENGINEERING come direttore. Ha 15 anni di esperienza di insegnamento. È membro a vita di FIE, ISTE, TETE, SCIEI, UACEE e IAENG.