| Título: | ENERGY DEMAND FORECASTING BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUE | ||||||||||||
| Autor(es): |
RAFAEL CARDOSO DE ASSUMPCAO |
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| Colaborador(es): |
DELBERIS ARAUJO LIMA - Orientador |
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| Catalogação: | 15/JUL/2019 | Língua(s): | PORTUGUESE - BRAZIL |
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| Tipo: | TEXT | Subtipo: | SENIOR PROJECT | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=41552@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.41552 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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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.
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