Predicción del uso de la energía basada en el aprendizaje automático
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Este libro resume la previsión de la carga eléctrica, que ha cobrado una importancia sustancial en la actualidad en los modernos sistemas de gestión de la energía eléctrica con elementos de tecnología inteligente y ávida . Los big data de energía eléctrica tienen las características de un gran número, alta dimensión y series temporales. Al mismo tiempo, hay muchas formas de datos de energía eléctrica que faltan, algunos faltan de forma dispersa y otros faltan de forma sucesiva. Por lo tanto, cada vez se presta más atención a las combinaciones de métodos de predicción. Realiza...
Este libro resume la previsión de la carga eléctrica, que ha cobrado una importancia sustancial en la actualidad en los modernos sistemas de gestión de la energía eléctrica con elementos de tecnología inteligente y ávida . Los big data de energía eléctrica tienen las características de un gran número, alta dimensión y series temporales. Al mismo tiempo, hay muchas formas de datos de energía eléctrica que faltan, algunos faltan de forma dispersa y otros faltan de forma sucesiva. Por lo tanto, cada vez se presta más atención a las combinaciones de métodos de predicción. Realizamos un análisis exploratorio de los datos, un preprocesamiento y una división de entrenamiento y prueba antes de entrenar el modelo. Utilizamos varios parámetros para comprobar las ventajas del modelo propuesto: error medio absoluto, error medio cuadrático y error medio cuadrático.
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