38.56
Książki
Exit
Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych
Wydawnictwo:
Exit
Oprawa: Miękka
38,56 zł
Cena rekomendowana: 47,25 zł
Cena okładkowa/rekomendowana przez wydawcę/producenta.
Produkt chwilowo niedostępny
Powiadom o dostępności
Kup teraz,Zapłać za 30 dni
Opis
W monografii przedstawiono modele prognostyczne wykorzystujące metody uczenia maszynowego, rozpoznawania obrazów i inteligencji obliczeniowej do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych. Wspólną cechą tych modeli jest uczenie się na podstawie danych i wykorzystanie podobieństw obrazów cykli sezonowych szeregów czasowych obciążeń. Szeregi te są niestacjonarne, heteroskedastyczne, wykazują trend, wiele cykli wahań sezonowych oraz zakłócenia losowe. Nowe podejście oparte na podobieństwie obrazów i lokalnej regresji nieparametrycznej upraszcza problem prognostyczny i umożliwia konstrukcję efektywnych modeli prognostycznych. Modele to opierają się następującym założeniu: jeżeli obrazy cykli sezonowych szeregu czasowego są do siebie podobne (obrazy wejściowe), to obrazy cykli następujących po nich (obrazy prognoz) również są do siebie podobne. Założenie to pozwala budować modele prognostyczne wykorzystujące analogie pomiędzy powtarzającymi się fragmentami szeregu czasowego z wahaniami sezonowymi.
Szczegóły
Tytuł
Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych
Autor
Wydawnictwo
Rok wydania
2022
Oprawa
Miękka
Ilość stron
250
Format
16.5x23.5cm
Języki
polski
ISBN
9788378370093
Rodzaj
Książka
EAN
9788378370093
Dodałeś produkt do koszyka
Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych
38,56 zł
Rabaty do 45% non stop
Ponad 200 tys. produktów
Bezpieczne zakupy
Recenzje