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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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