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- EditorialEdiciones Nuestro Conocimiento
- Año de publicación2023
- ISBN 10 6206077861
- ISBN 13 9786206077862
- EncuadernaciónTapa blanda
- Número de páginas60
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Predicción del uso de la energía basada en el aprendizaje automático
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Ediciones Nuestro Conocimiento Jun 2023
(2023)
ISBN 10: 6206077861
ISBN 13: 9786206077862
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Taschenbuch
Cantidad disponible: 2
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Descripción Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Este libro resume la previsión de la carga eléctrica, que ha cobrado una importancia sustancial en la actualidad en los modernos sistemas de gestión de la energía eléctrica con elementos de tecnología inteligente y ávida . Los big data de energía eléctrica tienen las características de un gran número, alta dimensión y series temporales. Al mismo tiempo, hay muchas formas de datos de energía eléctrica que faltan, algunos faltan de forma dispersa y otros faltan de forma sucesiva. Por lo tanto, cada vez se presta más atención a las combinaciones de métodos de predicción. Realizamos un análisis exploratorio de los datos, un preprocesamiento y una división de entrenamiento y prueba antes de entrenar el modelo. Utilizamos varios parámetros para comprobar las ventajas del modelo propuesto: error medio absoluto, error medio cuadrático y error medio cuadrático. 60 pp. Spanisch. Nº de ref. del artículo: 9786206077862
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(2023)
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ISBN 13: 9786206077862
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Descripción Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este libro resume la previsión de la carga eléctrica, que ha cobrado una importancia sustancial en la actualidad en los modernos sistemas de gestión de la energía eléctrica con elementos de tecnología inteligente y ávida . Los big data de energía eléctrica tienen las características de un gran número, alta dimensión y series temporales. Al mismo tiempo, hay muchas formas de datos de energía eléctrica que faltan, algunos faltan de forma dispersa y otros faltan de forma sucesiva. Por lo tanto, cada vez se presta más atención a las combinaciones de métodos de predicción. Realizamos un análisis exploratorio de los datos, un preprocesamiento y una división de entrenamiento y prueba antes de entrenar el modelo. Utilizamos varios parámetros para comprobar las ventajas del modelo propuesto: error medio absoluto, error medio cuadrático y error medio cuadrático. Nº de ref. del artículo: 9786206077862
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(2023)
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ISBN 13: 9786206077862
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