Supervised machine learning wind par dhiman harsh (13 résultats)
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Supervised Machine Learning in Wind Forecasting and Ramp Event Prediction (Volume 1) (Wind Energy Engineering, Volume 1)
Dhiman, Harsh S.; Deb, Dipankar; Emilia Balas PhD, Valentina
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Taschenbuch. Etat : Neu. Supervised Machine Learning in Wind Forecasting and Ramp Event Prediction | Harsh S Dhiman | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2020 | Elsevier Inc | EAN 9780128213537 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: p…reigu.
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Etat : New. Features various supervised machine learning based regression models Offers global case studies for turbine wind farm layouts Includes state-of-the-art models and methodologies in wind forecastingAutor/Autorin: H.
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Paperback. Etat : Brand New. 191 pages. 8.75x6.00x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2020
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Supervised Machine Learning in Wind Forecasting and Ramp Event Prediction provides an up-to- date overview on the broad area of wind generation and forecasting, with a focus on the role and need of Machine Learning in this emerging fiel…d of knowledge. Various regression models and signal decomposition techniques are presented and analyzed, including least-square, twin support and random forest regression, all with supervised Machine Learning. The specific topics of ramp event prediction and wake interactions are addressed in this book, along with forecasted performance. Wind speed forecasting has become an essential component to ensure power system security, reliability and safe operation, making this reference useful for all researchers and professionals researching renewable energy, wind energy forecasting and generation. Englisch.
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Supervised Machine Learning in Wind Forecasting and Ramp Event Prediction provides an up-to- date overview on the broad area of wind generation and forecasting, with a focus on the role and need of Machine Learning in this emerging field of…knowledge. Various regression models and signal decomposition techniques are presented and analyzed, including least-square, twin support and random forest regression, all with supervised Machine Learning. The specific topics of ramp event prediction and wake interactions are addressed in this book, along with forecasted performance. Wind speed forecasting has become an essential component to ensure power system security, reliability and safe operation, making this reference useful for all researchers and professionals researching renewable energy, wind energy forecasting and generation.
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