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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

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.
Autorenporträt
Dr. M. Aravind Kumar hat einen B.Tech-Abschluss in ECE, einen M.Tech-Abschluss in VLSI System Design von der JNTUH und einen Ph.D. von der GITAM University, Visakhapatnam. Er hat 15 Jahre Lehrerfahrung. Er ist Mitglied auf Lebenszeit bei FIE, ISTE, IETE, SCIEI, UACEE und IAENG. Er veröffentlichte 35 Forschungsarbeiten in begutachteten Zeitschriften und auf Konferenzen.