Multiple linear regression and neural network for electric load forecasting
Starting from conventional models, researchers have begun to develop advanced techniques. One recent technique is the hybrid model, which improves upon the time series forecast. In this study, a hybrid model combining the multiple linear regression (MLR) model and neural network (NN) model has been...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Kamisan, Nur Arina Bazilah |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/79166/1/NurArinaBazilahPFS2017.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Combined empirical mode decomposition and dynamic regression model for forecasting electricity load demand
بواسطة: Akrom, Nuramirah
منشور في: (2015) -
Cluster-Based Estimators For
Multiple And Multivariate Linear
Regression Models
بواسطة: Alih, Ekele
منشور في: (2015) -
Identifying multiple outliers in linear regression using robust fit, clustering and inter-outer fences
بواسطة: Adnan, Robiah
منشور في: (2001) -
Parametric and artificial intelligence based methods for forecasting short term electricity load demand
بواسطة: Mohamed, Norizan
منشور في: (2011) -
Linear regression for data having multicollinearity, heteroscedasticity and outliers
بواسطة: Rasheed, Bello AbdulKadiri
منشور في: (2017)