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Short-Term Load Forecasting by Artificial Intelligent Technologies
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Energies 2018,11, 242 • For theELM, therewere100neurons in thehidden layer,andthehardlimfunctionwaschosenas theactivationfunctionforconvertingtheoriginal features intoanotherspace. • For theSVR, thepenaltycoefficientwasset tobe80,andtheradialbasis functionwaschosenas thekernel functiontorealize thenonlinear transformationof input features. D E 7LPH RI DOO WKH VDPSOLQJ GD\V RQH XQLW PLQXWHV 7LPH RI WKH GD\ RQH XQLW PLQXWHV Figure 8. Periodicity knowledge and the residual time series of the retail store data set: (a) thedaily-periodicenergy-consumingpattern; (b) theresidual timeseries. 405
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Short-Term Load Forecasting by Artificial Intelligent Technologies
Titel
Short-Term Load Forecasting by Artificial Intelligent Technologies
Autoren
Wei-Chiang Hong
Ming-Wei Li
Guo-Feng Fan
Herausgeber
MDPI
Ort
Basel
Datum
2019
Sprache
englisch
Lizenz
CC BY 4.0
ISBN
978-3-03897-583-0
Abmessungen
17.0 x 24.4 cm
Seiten
448
Schlagwörter
Scheduling Problems in Logistics, Transport, Timetabling, Sports, Healthcare, Engineering, Energy Management
Kategorie
Informatik
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