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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15604
Tipo: TCC
Título: Análise de modelos para previsões de consumo de energia elétrica e seu uso na redução de custos
Autor(es): Dantas Filho, Leonardo Luiz do Nascimento
Primeiro Orientador: Siebra, Clauirton de Albuquerque
Resumo: A aprendizagem de maquina tem sido bastante utilizada em vários âmbitos de pesquisa e aplicação, como mecanismos de busca, detecção de fraudes, processamento de linguagem natural, detecção de anomalia, previsão de demanda e veículos autônomos. Neste documento, nos concentramos a analisar os principais modelos de previsão, a m de escolher o que melhor se adapta aos dados de consumo de energia residencial. Alem disso foi realizado uma analise nos dados, altera coes que foram necessárias para que os dados cassem dentro dos requisitos escolhidos, foi apresentado também todos os resultados dos modelos escolhidos e explicado como cada modelo se adaptou aos dados. Também sera mostrado todas as tecnologias para a realização do respectivo trabalho.
Abstract: Machine learning has been widely used in a number of research and application domains, such as search engines, fraud detection, natural language processing, anomaly detection, demand forecasting, and standalone vehicles. In this document, we focus on analyzing the major forecasting models in order to choose the one that best ts the residential energy consumption data. In addition, an analysis was performed on the data, changes that were necessary to keep the data within the chosen requirements, also presented all the results of the chosen models and explained how each model adapted to the data. Moreover, we also show all the technologies used to conduct the present work.
Palavras-chave: Aprendizagem de máquina
Modelo de previsão
Consumo de energia
Análise de dados
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Informática
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15604
Data do documento: 8-Mai-2019
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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