Long-term power consumption demand prediction: a comparison of energy associated and bayesian modeling approach
- Autores
- Rodriguez Rivero, Cristian; Sauchelli, Victor; Patiño, Hector Daniel; Pucheta, Julian Antonio; Laboret, Sergio
- Año de publicación
- 2015
- Idioma
- inglés
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Sauchelli, Victor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Patiño, Hector Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina.
Fil: Pucheta, Julian Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
This paper contibutes with two different prediction approaches for long-term power comsumption demand prediction using an artificial neural network (ANN) short-term time series predictor filter.
http://ieeexplore.ieee.org/document/7435938/
Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
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Control Automático y Robótica - Materia
-
Neural networks
Energy associated to series
Power consumption forecast
Energy time series - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Universidad Nacional de Córdoba
- OAI Identificador
- oai:rdu.unc.edu.ar:11086/551260
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