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Bücher Englische Bücher Wissen & Bildung Naturwissenschaft, Medizin, Informatik, Technik Technik Elektronik, Elektro- und Nachrichtentechnik Deep Learning for Energy Forecasting
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Deep Learning for Energy Forecasting
Xiufeng Liu (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides an end-to-end, practice-oriented path from fundamental deep-learning concepts to state-of-the-art sequence models for time series, with a sustained focus on energy use cases. Readers learn how to formulate forecasting problems, engineer data pipelines, select and train neural architectures (RNNs, attention-based seq2seq, CNNs, and Transformers), and evaluate models with robust… metrics and baselines. Dedicated chapters cover multivariate and hierarchical settings, probabilistic forecasting for uncertainty quantification, and domain-specific workflows for load and renewable generation forecasting. The final part turns models into usable systems, addressing hyperparameter optimization, reproducibility, deployment, monitoring, and practical failure modes. Primary audiences include graduate students, researchers, and practitioners who build forecasting models for electricity demand, renewable generation, and related energy time-series tasks. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
27.09.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819238996
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Power Systems
Sonderedition
Nein
Autor
Xiufeng Liu
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
From RNNs to Transformers: Building Production-Ready Forecasters
Schlagwörter
deep learning for time series forecasting, electricity load forecasting models, renewable power generation forecasting, transformer models for time series, sequence-to-sequence attention forecasting, probabilistic forecasting and uncertainty
Thema-Inhalt
THY - Energieerzeugung und -verteilung
TH - Energietechnik, Elektrotechnik und Energiemaschinenbau
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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