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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

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.
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.