Utilizando Redes Neurais para Estimação de Demanda - Ramos, Thales
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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 isso, a técnica…mehr

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Produktbeschreibung
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!
Autorenporträt
Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2007) e mestrado em Engenharia Elétrica pela UFRN (2011). Atuou como engenheiro eletricista da Companhia Energética do Rio Grande do Norte de dez/2007 a abr/2014. Desde abr/2014 é professor efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do RN.