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Le Stacked Denoising Auto-Encoder (SDAE) est adopté dans un premier temps pour la prévision des charges à court terme en utilisant quatre facteurs. Les charges moyennes quotidiennes servent de référence pour les tâches de prévision finales. Dans cette recherche, le Denoising Auto-Encoder (DAE) est pré-entraîné. Dans le DAE symétrique, il y a trois couches : la couche d'entrée, la couche cachée et la couche de sortie, la couche cachée étant l'axe symétrique. La couche d'entrée et la couche cachée construisent la partie codage tandis que la couche cachée et la couche de sortie construisent la…mehr

Produktbeschreibung
Le Stacked Denoising Auto-Encoder (SDAE) est adopté dans un premier temps pour la prévision des charges à court terme en utilisant quatre facteurs. Les charges moyennes quotidiennes servent de référence pour les tâches de prévision finales. Dans cette recherche, le Denoising Auto-Encoder (DAE) est pré-entraîné. Dans le DAE symétrique, il y a trois couches : la couche d'entrée, la couche cachée et la couche de sortie, la couche cachée étant l'axe symétrique. La couche d'entrée et la couche cachée construisent la partie codage tandis que la couche cachée et la couche de sortie construisent la partie décodage. Ensuite, tous les DAE sont empilés ensemble pour un réglage fin. En outre, dans la partie d'encodage de chaque DAE, les valeurs de poids et les valeurs de la couche cachée sont combinées avec les valeurs originales de la couche d'entrée pour établir un réseau SDAE pour la prévision de la charge.
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.