Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Lighting Load Profile Prediction Using ANFIS and Neural Network. Lighting Profile Development

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Tiisetso Mafolo and Olawale Popoola
ISBN: 9783659892868
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 176
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 39429 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 160435
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Lighting Load pattern in residential buildings varies from home to home due to non-linearity in usage patterns at specific time of use. The uncertainty associated with lighting usage which may be linked to behavioral issue needs a better understanding and analysis (variable factors included) approach instead of assumption for improved lighting demand profile development and prediction. Neural Network and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) are the proposed methodologies applied in this book. The characteristics variables considered are active occupancy, natural lighting and income level. The resultant outputs achieved using the two techniques separately showed that ANFIS prediction are much closer to the actual values as compared to neural network for most of the time of use within the 24 hour period due to its reasoning capability. However,the combined effect of the two methodologies gives a better optimal prediction value in comparison with the actual value over the 24-hour interval period.
Ключевые слова: ANFIS, Behaviour, domestic, Neural Network, Demand Profile