Utilizando Redes Neurais para Estimação de Demanda
Resolvendo um problema prático
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Este livro tem por objetivo elucidar o problema da estimação da demanda máxima de uma múltipla unidade de consumo (MUC) quando essa ainda está em construção. Assim, é possível dimensionar um transformador que atenderá uma MUC eficientemente. Para resolver esse problema prático, dois modelos são apresentados e detalhados no decorrer do livro: regressão linear e redes neurais. Como a quantidade de variáveis de entrada é maior que uma, o modelo linear utilizado é a regressão linear múltipla. No problema resolvido há poucas medições para o treinamento da rede neural e, por iss...
Este livro tem por objetivo elucidar o problema da estimação da demanda máxima de uma múltipla unidade de consumo (MUC) quando essa ainda está em construção. Assim, é possível dimensionar um transformador que atenderá uma MUC eficientemente. Para resolver esse problema prático, dois modelos são apresentados e detalhados no decorrer do livro: regressão linear e redes neurais. Como a quantidade de variáveis de entrada é maior que uma, o modelo linear utilizado é a regressão linear múltipla. No problema resolvido há poucas medições para o treinamento da rede neural e, por isso, a técnica conhecida como validação cruzada (cross-validation, em inglês) é explicada e utilizada ao longo deste livro. Esses são os temas encontrados neste livro e se a sua pesquisa necessitar de estimação de uma variável a partir de outras, este livro poderá lhe ajudar na resolução. Boa leitura!
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