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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREVISÃO DE DEMANDA POR MÉTODO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Autor: RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
DELBERIS ARAUJO LIMA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 41552
Catalogação: 15/07/2019 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552
Resumo:
Título: PREVISÃO DE DEMANDA POR MÉTODO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Autor: RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO
Nº do Conteudo: 41552
Catalogação: 15/07/2019 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552
Resumo:
Este Projeto de Graduação em Engenharia Elétrica consiste na previsão de uma série temporal de carga de um consumidor especial, por meio de técnicas de Inteligência Artificial.
Diversos métodos podem ser utilizados para prever o consumo de energia elétrica, entretanto, redes neurais recorrentes, em especial as redes Long Short-Term Memory, vêm se destacando na previsão de séries temporais devido a sua capacidade de armazenamento de memória a longo prazo. Este trabalho tem como objetivo geral o desenvolvimento de um programa computacional que emprega redes Long Short-Term Memory para a previsão de demanda, utilizando métricas de distância para sua avaliação.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
