TÀI LIỆU SỐ
- Công nghệ thông tin (710 )
- CN Kỹ thuật Cơ khí (616 )
- CN Kỹ thuật Điện - Điện tử (585 )
- CN Kỹ thuật Hóa học (405 )
- Công nghệ thực phẩm (506 )
- CN Kỹ thuật Xây dựng (638 )
- Ngôn ngữ Anh (232 )
- Đông phương học (162 )
- Kế toán (592 )
- Quản trị kinh doanh (795 )
- Khoa học cơ bản (416 )
- Khoá luận tốt nghiệp (10 )
- Luận văn-Luận án-Báo Cáo (11 )
- Kỹ năng sống (108 )
- Sách tham khảo khác (156 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (344720)
- Kinh Doanh Marketing (65512)
- Kinh Tế - Quản Lý (48934)
- Tài Chính - Ngân Hàng (55898)
- Công Nghệ Thông Tin (142209)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47066)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (134345)
- Khoa Học Tự Nhiên (107174)
- Khoa Học Xã Hội (82451)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54408)
- Y Tế - Sức Khoẻ (173915)
- Nông - Lâm - Ngư (62504)
- Kỹ Năng Mềm (29016)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27610)
- Giải Trí - Thư Giãn (51994)
- Văn Bản Luật (198854)
- Tài Liệu Phổ Thông (402015)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
Dự báo phụ tải điện ngắn hạn bằng mô hình máy học: Áp dụng cho Italia
Bài viết trình bày việc đề xuất sử dụng mô hình thuật toán “K-nearest neighbor – Regression” để dự báo tải điện cho 24h của ngày tiếp theo bằng cách tìm trong bộ dữ liệu lịch sử những ngày mà có các yếu tố giống với ngày tiếp theo nhất và sử dụng tải điện của những ngày đó để tính toán, dự báo tải điện cho ngày tiếp theo.
