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