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O Auto-Encodificador de Denoising Empilhado (SDAE) é adoptado em primeiro lugar para a previsão de carga a curto prazo, utilizando quatro factores. As cargas médias diárias actuam como a linha de base nas tarefas de previsão final. Nesta investigação, o Denoising Auto-Encoder (DAE) é pré-treinado. No DAE simétrico, existem três camadas: a camada de entrada, a camada oculta, e a camada de saída, onde a camada oculta é o eixo simétrico. A camada de entrada e a camada oculta constroem a parte codificadora, enquanto a camada oculta e a camada de saída constroem a parte descodificadora. Depois…mehr

Produktbeschreibung
O Auto-Encodificador de Denoising Empilhado (SDAE) é adoptado em primeiro lugar para a previsão de carga a curto prazo, utilizando quatro factores. As cargas médias diárias actuam como a linha de base nas tarefas de previsão final. Nesta investigação, o Denoising Auto-Encoder (DAE) é pré-treinado. No DAE simétrico, existem três camadas: a camada de entrada, a camada oculta, e a camada de saída, onde a camada oculta é o eixo simétrico. A camada de entrada e a camada oculta constroem a parte codificadora, enquanto a camada oculta e a camada de saída constroem a parte descodificadora. Depois disso, todos os DAEs são empilhados juntos para afinação fina. Além disso, na parte de codificação de cada DAE, os valores de peso e os valores da camada oculta são combinados com os valores originais da camada de entrada para estabelecer uma rede SDAE para previsão de carga.
Autorenporträt
Nome: Zheng Peijun. Título académico: Assistente. Escola de Pós-Graduação: Centro de Investigação Eléctrica Inteligente de Yangzhong da Universidade de Energia Eléctrica do Norte da China. Direcção de investigação: Previsão de carga eléctrica em Microgrades.