Wir verwenden Cookies und Analyse-Tools, um die Nutzerfreundlichkeit der Internet-Seite zu verbessern und für Marketingzwecke. Wenn Sie fortfahren, diese Seite zu verwenden, nehmen wir an, dass Sie damit einverstanden sind. Zur Datenschutzerklärung.
Machine Learning Based Power Utilization Prediction
Details
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.
Autorentext
Dr M. Aravind Kumar uzyskä stopie B. Tech w ECE, stopie M.Tech w projektowaniu systemów VLSI w JNTUH i doktorat na Uniwersytecie GITAM w Visakhapatnam. Ma 15-letnie do wiadczenie w nauczaniu. Jest do ywotnim cz onkiem FIE, ISTE, IETE, SCIEI, UACEE i IAENG. Opublikowä 35 artyku ów naukowych w recenzowanych czasopismach i na konferencjach.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- Sprache Englisch
- Herausgeber LAP LAMBERT Academic Publishing
- Gewicht 113g
- Untertitel DE
- Autor M. Aravind Kumar , T. Durga Devi , G. Phani Madhuri
- Titel Machine Learning Based Power Utilization Prediction
- Veröffentlichung 16.05.2023
- ISBN 6206164500
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786206164500
- Jahr 2023
- Größe H220mm x B150mm x T4mm
- Anzahl Seiten 64
- GTIN 09786206164500