Researching the efficiency of artificial neural network configurations and architectures for forecasting electricity consumption of railways

Haidenko, O. S.; Holub, H. M.; Kulbovskyi, I. I.

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/26054

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.author	Haidenko, O. S.	-
dc.contributor.author	Holub, H. M.	-
dc.contributor.author	Kulbovskyi, I. I.	-
dc.date.accessioned	2024-03-19T13:47:38Z	-
dc.date.available	2024-03-19T13:47:38Z	-
dc.date.issued	2023	-
dc.identifier.citation	Haidenko O. S. Researching the efficiency of artificial neural network configurations and architectures for forecasting electricity consumption of railways / O. S. Haidenko, H. M. Holub, I. I. Kulbovskyi // Мехатронні системи: інновації та інжиніринг : тези доповідей VII Міжнародної науково-практичної конференції, м. Київ, 23 листопада 2023 року. – Київ : КНУТД, 2023. – С. 195-197.	uk
dc.identifier.uri	https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/26054	-
dc.description.abstract	The efficient forecasting of electricity consumption in railway systems is critical for optimizing energy usage, reducing costs, and enhancing sustainability.	uk
dc.language.iso	en	uk
dc.publisher	Київський національний університет технологій та дизайну	uk
dc.subject	artificial neural networks	uk
dc.subject	electricity consumption forecasting	uk
dc.subject	railway electrification	uk
dc.subject	energy cost optimization	uk
dc.subject	neural network architectures	uk
dc.title	Researching the efficiency of artificial neural network configurations and architectures for forecasting electricity consumption of railways	uk
dc.type	Thesis	uk
local.conference.location	Київ	-
local.conference.date	2023-11-23	-
local.conference.name	Мехатронні системи: інновації та інжиніринг	-
local.conference.section	Секція 2. Інформаційні та комп'ютерно-інтегровані технології	uk
Розташовується у зібраннях:	Мехатронні системи: інновації та інжиніринг

Файли цього матеріалу:

Файл	Опис	Розмір	Формат
MSIE_2023_P195-197.pdf		314,41 kB	Adobe PDF	Переглянути/Відкрити

Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

DSpace JSPUI

DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних