Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1345257139 |
| 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 | Online-Ressource, 211 Seiten (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Short-term load forecasting using machine learning methods |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:101:1-2410172032083.630267748123 |
| URL | https://www.logos-verlag.de/cgi-bin/engbuchmid?isbn=5851&lng=deu&id= (Verlag) |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-8325-8220-3 |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Human Data Understanding - Sensors, Models, Knowledge ; 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 |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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