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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ENERGY DEMAND FORECASTING BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUE Autor: RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
DELBERIS ARAUJO LIMA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 41552
Catalogação: 15/07/2019 Liberação: 15/07/2019 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552
Resumo:
Título: ENERGY DEMAND FORECASTING BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUE Autor: RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO
Nº do Conteudo: 41552
Catalogação: 15/07/2019 Liberação: 15/07/2019 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552
Resumo:
This Electrical Engineering Undergraduate Project consists in the time series forecasting of the load of a special consumer, by Artificial Intelligence techniques.
Several methods are available for predicting of the consumption of electrical energy. However, recurrent neural networks, especially Long Short-Term Memory networks, have been standing out in time series forecasting due to their long term memory capacity. The objective of this work is the development of a computational program that applies Long Short-Term Memory networks to predict demand, with the use of distance metrics for result evaluation.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
