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9783319703374 - Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting: An Overview and Comparative Analysis (SpringerBriefs in Computer Science) de Bianchi, Filippo Maria Maria... (15 resultados)
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting: An Overview and Comparative Analysis (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Fulano Books, Cambridge, MA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 58,75
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Recurrent Neural Networks for Short-term Load Forecasting : An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 67,74
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Recurrent Neural Networks for Short-term Load Forecasting : An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting: An Overview and Comparative Analysis (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,98
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Recurrent Neural Networks for Short-term Load Forecasting : An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,81
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Recurrent Neural Networks for Short-term Load Forecasting : An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Recurrent Neural Networks For Short Ter
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 101,91
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Recurrent Neural Networks for Short-term Load Forecasting: An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2017
ISBN 10: 3319703374 ISBN 13: 9783319703374
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 109,19
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Recurrent Neural Networks For Short Ter
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,70
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting | An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,25
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting | An Overview and Comparative Analysis | Filippo Maria Bianchi (u. a.) | Taschenbuch | ix | Englisch | 2017 | Springer | EAN 9783319703374 | 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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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting : An Overview and Comparative Analysis
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer, 2017
ISBN 10: 3319703374 ISBN 13: 9783319703374
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,16
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The key component in forecasting demand and consumption of resources in a supply network is an accurate prediction of real-valued time series. Indeed, both service interruptions and resource waste can be reduced with the implementation of an effective forecasting system. Significant research has thus been devoted to the design and development of methodologies for short term load forecasting over the past decades. A class of mathematical models, called Recurrent Neural Networks, are nowadays gaining renewed interest among researchers and they are replacing many practical implementations of the forecasting systems, previously based on static methods. Despite the undeniable expressive power of these architectures, their recurrent nature complicates their understanding and poses challenges in the training procedures. Recently, new important families of recurrent architectures have emerged and their applicability in the context of load forecasting has not been investigated completely yet. This work performs a comparative study on the problem of Short-Term Load Forecast, by using different classes of state-of-the-art Recurrent Neural Networks. The authors test the reviewed models first on controlled synthetic tasks and then on different real datasets, covering important practical cases of study. The text also provides a general overview of the most important architectures and defines guidelines for configuring the recurrent networks to predict real-valued time series.
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting: An Overview and Comparative Analysis (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 125,09
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting (eng)
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 62,23
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer Nov 2017, 2017
ISBN 10: 3319703374 ISBN 13: 9783319703374
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,89
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The key component in forecasting demand and consumption of resources in a supply network is an accurate prediction of real-valued time series. Indeed, both service interruptions and resource waste can be reduced with the implementation of an effective forecasting system. Significant research has thus been devoted to the design and development of methodologies for short term load forecasting over the past decades. A class of mathematical models, called Recurrent Neural Networks, are nowadays gaining renewed interest among researchers and they are replacing many practical implementations of the forecasting systems, previously based on static methods. Despite the undeniable expressive power of these architectures, their recurrent nature complicates their understanding and poses challenges in the training procedures. Recently, new important families of recurrent architectures have emerged and their applicability in the context of load forecasting has not been investigated completely yet. This work performs a comparative study on the problem of Short-Term Load Forecast, by using different classes of state-of-the-art Recurrent Neural Networks. The authors test the reviewed models first on controlled synthetic tasks and then on different real datasets, covering important practical cases of study. The text also provides a general overview of the most important architectures and defines guidelines for configuring the recurrent networks to predict real-valued time series. 72 pp. Englisch.
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Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting
Libro 249 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2017
ISBN 10: 3319703374 ISBN 13: 9783319703374
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,44
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a comparative study on short-term load forecasting, using different classes of state-of-the-art recurrent neural networks Describes tests of the models on both controlled synthetic tasks and on real datasets Provides a general ov.
