Previsão de utilização de energia baseada em aprendizagem automática - Kumar, M. Aravind;Devi, T. Durga;Madhuri, G. Phani
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Este livro resume a previsão da carga de electricidade, que ganhou uma importância substancial nos sistemas modernos de gestão da energia eléctrica com elementos da tecnologia de cobiça inteligente. O big data de energia eléctrica tem as características de um grande número, elevada dimensão e séries temporais. Ao mesmo tempo, há muitas formas de dados de energia eléctrica em falta, alguns dispersos e outros sucessivos. Por conseguinte, as combinações de métodos de previsão estão a receber cada vez mais atenção. Efectuámos uma análise exploratória dos dados, um pré-processamento e uma divisão…mehr

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Produktbeschreibung
Este livro resume a previsão da carga de electricidade, que ganhou uma importância substancial nos sistemas modernos de gestão da energia eléctrica com elementos da tecnologia de cobiça inteligente. O big data de energia eléctrica tem as características de um grande número, elevada dimensão e séries temporais. Ao mesmo tempo, há muitas formas de dados de energia eléctrica em falta, alguns dispersos e outros sucessivos. Por conseguinte, as combinações de métodos de previsão estão a receber cada vez mais atenção. Efectuámos uma análise exploratória dos dados, um pré-processamento e uma divisão entre treino e teste antes de treinar o modelo. Utilizámos várias métricas para testar as vantagens do modelo proposto: erro médio absoluto, erro médio quadrático e raiz do erro médio quadrático.
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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.