PubbliTesi è un archivio bibliografico e di diffusione delle Migliori Tesi di Laurea Specialistica e di Dottorato di Ricerca, presentate negli Atenei italiani, e delle Prove pratiche d’Esame di Laurea Specialistica svolte nella Scuole di Alta Formazione Musicale italiane, realizzato dal CNR e dall’Inforav, in collaborazione con le Università e con il patrocinio del MIUR (www.pubblitesi.it).

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Approccio Evoluzionistico Innovativo per l’Ottimizzazione di Reti Neurali: la Previsione del Carico Elettrico = New evolutionary approach for training neural networks: short term load forecasting
Scheda Sintetica

Autore: Edoardo Alfassio Grimaldi
Relatore: Non disponibile Non disponibile
Università: Politecnico di Milano
Dipartimento: Dipartimento di Elettrotecnica
Corso: Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica
Data di Discussione: 01/01/2004
Voto: s.v.
Disciplina: Non disponibile
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Scientifica

Descrizione:
La tesi sviluppa nuove metodologie evoluzionistiche per l’ottimizzazione delle reti neurali. L’applicazione è rivolta alla previsione della domanda di carico elettrico, per un orizzonte temporale breve; due sono le procedure di previsione proposte.

Per ulteriori informazioni su questa e sulle altre Tesi Accededere all’Area Riservata o Registrarsi. previsione di carico elettrico, algoritmi genetici, ottimizzazione a sciami di particelle, Load forecasting, genetical swarm optimization