Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Zjistit stav objednávky

Staňte se součástí komunity milovníků knih z celého světa a získejte hromadu výhod. Založit účet zdarma

Doprava zdarma se Zásilkovnou nad 1 499 Kč

Kurýr DPD 69 Kč PPL shop 49 Kč Balíkovna 69 Kč PPL kurýr 74 Kč PPL box 39 Kč Balíkovna 49 Kč Výdejní místo DPD 49 Kč Zásilkovna 39 Kč

Kontakt

Jak nakupovat

Pomoc

Můj účet

▸ Prázdný :-(

Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Machine Learning Based Power Utilization Prediction

Name: Machine Learning Based Power Utilization Prediction
Brand: LAP LAMBERT Academic Publishing
SKU: 43628697
Price: 893 CZK
Availability: InStock
Author: T. Durga Devi
ISBN: 9786206164500

T. Durga Devi

G. Phani Madhuri

Jazyk

Angličtina

Kniha Brožovaná

Libristo kód: 43628697

Nakladatelství LAP LAMBERT Academic Publishing, květen 2023

This book summarizes the electricity load forecasting has gained substantial importance nowadays in... Celý popis

Libristo kód: 43628697

89 b

893 Kč

Skladem u dodavatele Odesíláme za 8-11 dnů

30 dní na vrácení zboží

Zákazníci také koupili

GRAN ENCICL. LITERATURA UNIVERSAL, 1.º A-BECC

Kniha

1 068 Kč

Hannah Arendt und die Weltlichkeit der Künste Anne Eusterschulte

Brožovaná

1 544 Kč

Handbuch Migrations- und Integrationsrecht Stephan Hocks

Pevná

4 817 Kč

ANSIA, ATTACCHI DI PANICO E MEDITAZIONE CONSAPEVOLE (Mindfulness): Come Guarire e Prevenire l'Angoscia e la Paura attraverso la Calma e la Consapevole Vicky Wen

Brožovaná

166 Kč

Genealogie Curieuse Et Remarquable de M.Peixotto, Juif d'Origine, Chretien de Profession Marie De Saint-Georges

Brožovaná

315 Kč

Die Geburt der Nation aus dem Geist der Geschichte Silvia Serena Tschopp

Brožovaná

3 660 Kč

Philosophie Spiritualiste De La Nature: Introduction a L'Histoire Des Sciences Physiques Dans L'Antiquité, Volume 1 Thomas Henri Martin

Brožovaná

604 Kč

Politique Culturelle Elodie Marie Bordat

Brožovaná

1 451 Kč

This book summarizes the electricity load forecasting has gained substantial importance nowadays in the modern electrical power management systems with elements of smart greed technology. Power big data has the characteristics of a large number, high dimension and time series. At the same time, there are many forms of missing electric power data, some are missing dispersedly, and some are missing in succession. Therefore, combinations of prediction methods are receiving increasing attention. We performed exploratory data analysis, pre-processing, and train- test split before training the model. We used various metrics to test the advantages of the proposed model: mean absolute error, mean squared error, and root mean squared error.