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Coleção Digital
Título: FORECAST LOAD MODEL USING NEURAL NETWORK: LAYER BY LAYER IMPROVEMENT Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI
Colaborador(es): REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
CARLOS EDUARDO PEDREIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 7251
Catalogação: 13/10/2005 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=7251@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7251@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7251
Resumo:
Título: FORECAST LOAD MODEL USING NEURAL NETWORK: LAYER BY LAYER IMPROVEMENT Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI
Colaborador(es): REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
CARLOS EDUARDO PEDREIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 7251
Catalogação: 13/10/2005 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=7251@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7251@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7251
Resumo:
It is developed in this essay a short forecast electric
energy model (monthly forecast) to the electric system in
Brazil, particularly to interconnected systems utilities,
through a neural network model, which employs a layer by
layer improvement algorithm.
The aim of this proposition consists in demonstrating that
good forecast results can be reached with the use this
algorithm to electric energy series and that this method
could be part of the forecast methods, wich compose the
Load Forecasting System (PREVCAR) of National System model
(backpropagation) and Fuzzy logic model.
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| COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
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