Analisi di serie temporali riguardanti dati energetici mediante architetture neurali profonde

Il presente lavoro di tesi riguarda lo studio e l'impiego di architetture neurali profonde (nello specifico stacked denoising auto-encoder) per la definizione di un modello previsionale di serie temporali. Il modello implementato è stato applicato a dati industriali riguardanti un impianto fotovoltaico reale, per effettuare una predizione della produzione di energia elettrica sulla base della serie temporale che lo caratterizza. I risultati ottenuti hanno evidenziato come la struttura neurale profonda contribuisca a migliorare le prestazioni di previsione di strumenti statistici classici come la regressione lineare multipla.

Durch Nacht zum Licht, durch Kampf zum Sieg : 5. Serie Kriegs- (Friedens) Predigten für die Herbstfeiertage 5678

von Lion Wolff

Erste Fragebogen-Serie

Davis Trietsch

Zionistische und zionsfreundliche Zeitungen [Illustration] : 1. Serie

Scan von Monochrom-Mikroform