Applications of UNI Variate Time Series Models and Neural Networks

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2020, 2020

620056857X / 9786200568571

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Forecasting of daily and monthly electricity load using Box-Jenkins methodology and feed forward neural networks is discussed. This study investigates application of neural networks models and the results of neural networks determination be compared with those obtained by Box-Jenkins method. The performances were compared based on three measures: mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE). The Final conclusion of this book is Feed-Forward neural networks models are better and superior than Box-Jenkins models.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 140 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786200568571

Título
Applications of UNI Variate Time Series Models and Neural Networks
Autor
Ramakrishna Ravi
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
620056857X
ISBN 13
9786200568571
Peso del artículo
227 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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