Počet záznamů: 1  

Prediction of the Electric Energy System State with the Help of Artificial Neural Networks

  1. 1.
    SYSNO ASEP0047395
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevPrediction of the Electric Energy System State with the Help of Artificial Neural Networks
    Překlad názvuPredikce stavů elektrického energetického systému s pomocí neuronových sítí
    Tvůrce(i) Vítková, G. (CZ)
    Jelínek, J. (CZ)
    Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
    Snášel, Václav (UIVT-O)
    Zdroj.dok.Power, Energy and Applications. Science and Technology for Development in 21st Century. - Anheim : ACTA press, 2006 / Anderson G.O. - ISBN 0-88986-614-7
    Rozsah strans. 54-58
    Poč.str.5 s.
    AkceIASTED International Conference on Power, Energy and Applications
    Datum konání11.09.2006-13.09.2006
    Místo konáníGaborone
    ZeměBW - Botswana
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaelectricity distribution system ; simulation ; artificial intelligence ; neural networks ; backpropagation network ; Kohonen network ; ART2
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP1ET100300414 GA AV ČR - Akademie věd
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    UT WOS000243783000010
    EID SCOPUS38049160035
    AnotaceWorthiness of neural networks application for prediction of emergency states in utility networks is proved on the basis of theoretical analysis and its experimental verification. Neural networks appeared to be a very promising means for this objective. Three neural network architectures were tested - Backpropagation network, Kohonen network and ART2.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2007
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.