Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75739
Название: The prediction of electric energy consumption using an artificial neural network
Авторы: Chernykh, I.
Chechushkov, D.
Panikovskaya, T.
Дата публикации: 2014
Издатель: WITPress
Библиографическое описание: Chernykh I. The prediction of electric energy consumption using an artificial neural network / I. Chernykh, D. Chechushkov, T. Panikovskaya // WIT Transactions on Ecology and the Environment. — 2014. — Vol. 190 VOLUME 1. — P. 109-117.
Аннотация: This paper presents the results of the studies on forecasting the electrical loads for a megapolis district with the use of artificial neural networks (ANN) as one of the most accomplished and promising solutions to this challenge. A theoretical approach to the issue is combined with the results of experimental studies using real schedules. © 2014 WIT Press.
Ключевые слова: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
ELECTRICAL LOADS
UPDATED INPUT DATA
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
ENERGY USE
MEGACITY
PREDICTION
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75739
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Конференция/семинар: 1st International Conference on Energy Production and Management in the 21st Century: The Quest for Sustainable Energy
Дата конференции/семинара: 23 April 2014 through 25 April 2014
Идентификатор SCOPUS: 84897841114
Идентификатор PURE: 379160
ISSN: 1743-3541
DOI: 10.2495/EQ140121
Сведения о поддержке: International Journal of Safety and Security Engineering;International Journal of Sustainable Development and Planning;WIT Transactions on Ecology and the Environment
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
10.2495-eq140121.pdf386,05 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.