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9783030307813 - Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy) de Bonfigli, Roberto; Squartini, Stefano (19 resultados)
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Machine Learning Approaches to Non-intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,13
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,14
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,54
Envío por EUR 17,94
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Machine Learning Approaches to Non-intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 73,63
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Machine Learning Approaches to Non-intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 59,50
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,43
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Machine Learning Approaches To Non-intru
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,72
Envío por EUR 10,50
Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
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Machine Learning Approaches to Non-intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,69
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Machine Learning Approaches to Non-intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 76,42
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 144 pages. 9.25x6.10x0.43 inches. In Stock.
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Machine Learning Approaches To Non-intru
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 84,90
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030307816 ISBN 13: 9783030307813
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 48,37
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030307816 ISBN 13: 9783030307813
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Research on Smart Grids has recently focused on the energy monitoring issue, with the objective of maximizing the user consumption awareness in building contexts on the one hand, and providing utilities with a detailed description of customer habits on the other. In particular, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), the subject of this book, represents one of the hottest topics in Smart Grid applications. NILM refers to those techniques aimed at decomposing the consumption-aggregated data acquired at a single point of measurement into the diverse consumption profiles of appliances operating in the electrical system under study.This book provides a status report on the most promising NILM methods, with an overview of the publically available dataset on which the algorithm and experiments are based. Of the proposed methods, those based on the Hidden Markov Model (HMM) and the Deep Neural Network (DNN) are the best performing and most interesting from the future improvement point of view. One method from each category has been selected and the performance improvements achieved are described. Comparisons are made between the two reference techniques, and pros and cons are considered. In addition, performance improvements can be achieved when the reactive power component is exploited in addition to the active power consumption trace.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 50,35
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring | Roberto Bonfigli (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Energy | viii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030307813 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 106,14
Envío por EUR 28,95
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New. New. book.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (eng)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 46,22
Envío por EUR 4,00
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Añadir al carritoCondición: new. Questo è un articolo print on demand.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Nov 2019, 2019
ISBN 10: 3030307816 ISBN 13: 9783030307813
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
Envío por EUR 23,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Research on Smart Grids has recently focused on the energy monitoring issue, with the objective of maximizing the user consumption awareness in building contexts on the one hand, and providing utilities with a detailed description of customer habits on the other. In particular, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), the subject of this book, represents one of the hottest topics in Smart Grid applications. NILM refers to those techniques aimed at decomposing the consumption-aggregated data acquired at a single point of measurement into the diverse consumption profiles of appliances operating in the electrical system under study.This book provides a status report on the most promising NILM methods, with an overview of the publically available dataset on which the algorithm and experiments are based. Of the proposed methods, those based on the Hidden Markov Model (HMM) and the Deep Neural Network (DNN) are the best performing and most interesting from the future improvement point of view. One method from each category has been selected and the performance improvements achieved are described. Comparisons are made between the two reference techniques, and pros and cons are considered. In addition, performance improvements can be achieved when the reactive power component is exploited in addition to the active power consumption trace. 144 pp. Englisch.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,37
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 143.
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring (SpringerBriefs in Energy)
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 76,22
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Machine Learning Approaches to Non-Intrusive Load Monitoring
Libro 73 de 80: SpringerBriefs in EnergyIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Nov 2019, 2019
ISBN 10: 3030307816 ISBN 13: 9783030307813
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Research on Smart Grids has recently focused on the energy monitoring issue, with the objective of maximizing the user consumption awareness in building contexts on the one hand, and providing utilities with a detailed description of customer habits on the other. In particular, Non-Intrusive Load Monitoring (NILM), the subject of this book, represents one of the hottest topics in Smart Grid applications. NILM refers to those techniques aimed at decomposing the consumption-aggregated data acquired at a single point of measurement into the diverse consumption profiles of appliances operating in the electrical system under study.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 144 pp. Englisch.
