Previsione dell'utilizzo dell'energia basata sull'apprendimento automatico - Kumar, M. Aravind;Devi, T. Durga;Madhuri, G. Phani
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Questo libro riassume la previsione del carico elettrico che ha acquisito un'importanza sostanziale al giorno d'oggi nei moderni sistemi di gestione dell'energia elettrica con elementi di tecnologia smart greed. I big data dell'energia elettrica hanno le caratteristiche di un gran numero, di un'elevata dimensione e di serie temporali. Allo stesso tempo, ci sono molte forme di dati mancanti sull'energia elettrica, alcuni sono dispersi e altri mancano in successione. Pertanto, le combinazioni di metodi di previsione stanno ricevendo un'attenzione crescente. Abbiamo eseguito l'analisi esplorativa…mehr

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Produktbeschreibung
Questo libro riassume la previsione del carico elettrico che ha acquisito un'importanza sostanziale al giorno d'oggi nei moderni sistemi di gestione dell'energia elettrica con elementi di tecnologia smart greed. I big data dell'energia elettrica hanno le caratteristiche di un gran numero, di un'elevata dimensione e di serie temporali. Allo stesso tempo, ci sono molte forme di dati mancanti sull'energia elettrica, alcuni sono dispersi e altri mancano in successione. Pertanto, le combinazioni di metodi di previsione stanno ricevendo un'attenzione crescente. Abbiamo eseguito l'analisi esplorativa dei dati, la pre-elaborazione e la suddivisione treno-test prima di addestrare il modello. Abbiamo utilizzato diverse metriche per testare i vantaggi del modello proposto: errore assoluto medio, errore quadratico medio e errore quadratico medio.
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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.