Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
Trường DC Giá trịNgôn ngữ
dc.contributor.authorMaria, Jacob-
dc.contributor.authorCláudia, Neves-
dc.contributor.authorDanica, Vukadinović Greetham-
dc.date.accessioned2023-11-09T02:30:35Z-
dc.date.available2023-11-09T02:30:35Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttps://dlib.neu.edu.vn/handle/NEU/58815-
dc.descriptionMathematics-
dc.descriptionMathematics-
dc.descriptionStatistics-
dc.descriptionEnergy efficiency-
dc.descriptionAlgorithms-
dc.descriptionEnergy systems-
dc.description.abstractThe overarching aim of this open access book is to present self-contained theory and algorithms for investigation and prediction of electric demand peaks. A cross-section of popular demand forecasting algorithms from statistics, machine learning and mathe-
dc.description.uriAttribution 4.0 International (CC BY 4.0)-
dc.language.isoeng-
dc.publisherSpringer Nature-
dc.titleForecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks-
dc.typeOER-
Bộ sưu tập
Toán - Tin - Thống kê (New)


Ảnh bìa
  • 41.pdf
    • Dung lượng : 5,26 MB

    • Định dạng : Adobe PDF

    • Views : 
    • Downloads : 
  • Biểu ghi đơn giản Thống kê truy cập Open App

    Tải ứng dụng đọc sách

    (Lưu ý: Sử dụng ứng dụng NEU Book Reader để xem đầy đủ tài liệu.
    Bạn đọc có thể tải NEU Book Reader từ App Store hoặc Google play
    với từ khóa "NEU Book Reader")



    Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
    Trường DC Giá trịNgôn ngữ
    dc.contributor.authorMaria, Jacob-
    dc.contributor.authorCláudia, Neves-
    dc.contributor.authorDanica, Vukadinović Greetham-
    dc.date.accessioned2023-11-09T02:30:35Z-
    dc.date.available2023-11-09T02:30:35Z-
    dc.date.issued2020-
    dc.identifier.urihttps://dlib.neu.edu.vn/handle/NEU/58815-
    dc.descriptionMathematics-
    dc.descriptionMathematics-
    dc.descriptionStatistics-
    dc.descriptionEnergy efficiency-
    dc.descriptionAlgorithms-
    dc.descriptionEnergy systems-
    dc.description.abstractThe overarching aim of this open access book is to present self-contained theory and algorithms for investigation and prediction of electric demand peaks. A cross-section of popular demand forecasting algorithms from statistics, machine learning and mathe-
    dc.description.uriAttribution 4.0 International (CC BY 4.0)-
    dc.language.isoeng-
    dc.publisherSpringer Nature-
    dc.titleForecasting and Assessing Risk of Individual Electricity Peaks-
    dc.typeOER-
    Bộ sưu tập
    Toán - Tin - Thống kê (New)


    Ảnh bìa
  • 41.pdf
    • Dung lượng : 5,26 MB

    • Định dạng : Adobe PDF

    • Views : 
    • Downloads :