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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREVISIÓN DE CARGAS A CORTO PLAZO - UNA EVALUACIÓN DE LA VIABILIDAD DEL USO DE REDES NEURALES Autor: HENRIQUE STEINHERZ HIPPERT
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Colaborador(es): CARLOS EDUARDO PEDREIRA -
REINALDO CASTRO SOUZA -
Nº do Conteudo: 1551
Catalogação: 03/05/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
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=1551@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1551
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: PREVISIÓN DE CARGAS A CORTO PLAZO - UNA EVALUACIÓN DE LA VIABILIDAD DEL USO DE REDES NEURALES Autor: HENRIQUE STEINHERZ HIPPERT
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Colaborador(es): CARLOS EDUARDO PEDREIRA -
REINALDO CASTRO SOUZA -
Nº do Conteudo: 1551
Catalogação: 03/05/2001 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
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=1551@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@2
Referência [es]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1551@4
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1551
Resumo:
La previsión de los perfiles de carga elétrica (i.e., series de cargas medidas a cada hora de un día) ha
sido abordada con frecuencia a través de modelos basados en redes neurales. Los resultados
obtenidos por estos modelos, todavía no son considerados enteramente convincentes. Existen dos
razones para este escepticismo: en primer lugar, los modelos
sugeridos generalmente se basan en redes que parecen ser demasiado complejas en relación a los
datos que pretenden modelar (quiere decir, estos modelos parecen estar superparametrizados); en
segundo lugar, estos modelos generalmente no son bien evaluados, pués los artículos que los
proponen no comparan el desempeño de las redes al de los modelos de referencia. En esta tesis,
examinamos estos dos puntos por medio de revisiones críticas de la literatura y de simulaciones, con
el objetivo de verificar si es realmente viable la aplicación de redes neurales a la previsión de perfiles
de carga. En las simulaciones, construímos modelos de redes bastante complejos y verificamos
empíricamente su validez, comparando su desempeño predictivo fuera de la muestra de
entrenamiento con el desempeño de varios otros modelos de previsión. Los resultados muestran que
las redes, incluso cuando muy complejas, consiguen previsiones de perfiles más precisas que los
modelos tradicionales, lo que sugiere que ellas poderián traer una gran contribución para la solución
del problema de previsión de cargas.
Descrição | Arquivo |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
CHAPTER 6 | |
CHAPTER 7 | |
CHAPTER 8 | |
REFERENCES | |
APPENDIX 1 | |
APPENDIX 2 |