Aplicando métodos de aprendizaje profundo multitarea en la previsión de carga eléctrica utilizando factores meteorológicos
Autores: Huang, Kai-Bin; Lee, Tian-Shyug; Lee, Jonathan; Wu, Jy-Ping; Lee, Leemen; Lee, Hsiu-Mei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Aplicando métodos de aprendizaje profundo multitarea en la previsión de carga eléctrica utilizando factores meteorológicos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Emisiones de carbono
Crisis climática global
Energía renovable
Edificios
Técnicas de aprendizaje profundo
Carga eléctrica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El constante aumento de las emisiones de carbono ha exacerbado significativamente la crisis climática global, representando una grave amenaza para los ecosistemas debido al efecto invernadero.
Descripción
El constante aumento de las emisiones de carbono ha exacerbado significativamente la crisis climática global, representando una grave amenaza para los ecosistemas debido al efecto invernadero.