Интернет энергии для умных городов: модели и методы машинного обучения

В центре внимания этой книги - использование подходов машинного обучения для представления различных решений для сети IOE в умных городах для решения различных пробелов в исследованиях, таких как управление реакцией спроса, управление ресурсами и эффективное использование базовой сети ИКТ. Это помогает создать техническое понимание для читателя. Подходы машинного обучения имеют возможность учиться и адаптироваться к постоянно развивающимся требованиям крупной сети Интернета энергии (IOE). Основное внимание в этой книге - использование подходов машинного обучения для представления различных решений для сети IOE в умных городах для решения различных пробелов в исследованиях, таких как управление реакцией спроса, управление ресурсами и эффективное использование лежащей в основе сети ИКТ. Он предусматривает глубокие знания для создания технического понимания для читателя, чтобы выполнить различные проблемы исследования в этой области. Кроме того, пример проблем в умных городах и их решениях с использованием машинного обучения предоставляется как отношение к реальным сценариям. Нацелен на аспирантов, исследователей в области компьютерных наук, электротехники, телефона, инженерия, Интернет вещей, машинного обучения, зеленых вычислений, интеллектуальной сетки, эта книга: охватывает все аспекты Интернета энергии (IOE) и Smart Cities Incload Solutions.Points на решения, предоставленные Machine Learning для оптимизации сетей в рамках сетки Smart City. Покажите эффективность обсуждаемых схем

• Издатель: Taylor & Francis
• Год публикации: 2021
• обложка: жестко
• Количество страниц: 302
• Размеры: 15,9 x 24,1 x 2,5 см
• иллюстрации: 112 чертежи, черно -белые; 22 стола, черно -белые; 112 Иллюстрации, черно -белый
• язык: английский
• isbn: 9780367497750