Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: dcs=333*
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1347412743 |
| Titel | Short-term load forecasting using machine learning methods / Sylwia Henselmeyer |
| Person(en) | Henselmeyer, Sylwia (Verfasser) |
| Organisation(en) | Logos Verlag Berlin (Verlag) |
| Verlag | Berlin : Logos Verlag Berlin |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2024] |
| Umfang/Format | x, 198 Seiten : Illustrationen ; 24 cm |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: Henselmeyer, Sylwia: Short-Term Load Forecasting using Machine Learning Methods |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-8325-5851-2 Broschur : EUR 47.00 (DE), EUR 48.40 (AT) 3-8325-5851-9 |
| EAN | 9783832558512 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Human data understanding ; volume 7 |
| Schlagwörter | Elektrizitätsversorgungsnetz ; Versorgungssicherheit ; Energieeffizienz ; Elektrizitätsverbrauch ; Schätzung ; Maschinelles Lernen ; Hidden-Markov-Modell ; Tiefes neuronales Netz |
| DDC-Notation | 621.319 [DDC23ger]; 333.7932 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 621.3 Elektrotechnik, Elektronik ; 333.7 Natürliche Ressourcen, Energie und Umwelt |
| Weiterführende Informationen |
Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2025 A 5421 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2025 A 27187 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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