Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Applications of UNI Variate Time Series Models and Neural Networks. Forecasting of Electricity Load in Andhra Pradesh using Neural Network
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Ramakrishna Ravi
ISBN: 9786200568571
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 140
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 36698 тг
Положить в корзину
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: 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.
Ключевые слова: Time Series, neural networks