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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Carpinteiro, Otávio Augusto Salgado | - |
Autor(es): dc.creator | Reis, Agnaldo José da Rocha | - |
Autor(es): dc.creator | Quintanilha Filho, Paulo Sergio | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2019-11-06T13:24:31Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2019-11-06T13:24:31Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2012-07-24 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2012-07-24 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2004 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/123456789/1189 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/554751 | - |
Descrição: dc.description | This paper proposes a novel neural model to the problem of short-term load forecasting. The neural model is made up o f two self-organizing map nets one on top of the other |,and a single-layer perceptron. It has application into domains in which the context information given by former events plays aprimary role. The model was trained and assessed onload data extracted from a Brazilian electric utility. It was required to predict once every hour the electric load during the next six hours. The paper presents the results, and evaluates them. | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | O Periódico Applied Soft Computing concede permissão para depósito do artigo no Repositório Institucional da UFOP. Número da licença: 3291280500461. | - |
Título: dc.title | A hierarchical hybrid neural model in short-termload forecasting | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
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