Compartir
Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento: Dois estudos de casos no Brasil usando dados espaciais (Paperback) (en Portugués)
Nicksson Ckayo Arrais de Freitas
(Autor)
·
Marcelino Pereira Dos Santos Silva
(Autor)
·
Meiry Sayuri Sakamoto
(Autor)
·
Novas Edicoes Academicas
· Tapa Blanda
Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento: Dois estudos de casos no Brasil usando dados espaciais (Paperback) (en Portugués) - Freitas, Nicksson Ckayo Arrais de ; Silva, Marcelino Pereira Dos Santos ; Sayuri Sakamoto, Meiry
$ 1,305.86
$ 2,374.29
Ahorras: $ 1,068.43
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis Listas
Origen: Estados Unidos
(Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el
Lunes 17 de Junio y el
Viernes 28 de Junio.
Lo recibirás en cualquier lugar de México entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento: Dois estudos de casos no Brasil usando dados espaciais (Paperback) (en Portugués)"
A energia eólica tem sido uma das fontes de energia renovável mais utilizadas nos últimos anos devido aos benefícios sociais, econômicos e ambientais. A previsão de energia é um elemento fundamental para os sistemas elétricos, pois pode evitar prejuízos, garantir a oferta segura e sustentável de eletricidade, facilitar a regulamentação de sistemas eólicos e aumentar a produtividade operacional nas indústrias. Devido à falta de ferramentas computacionais e aos eventos complexos que influenciam as condições de ventos, a previsão eólica é um problema muito difícil para os operadores de energia. De fato, os bancos de dados geográficos acumulam continuamente grandes volumes de dados espaciais, o que requer a investigação de meios adequados para a extração de conhecimento. A mineração de dados surgiu como uma solução para manusear, inteligentemente e semiautomaticamente, grandes conjuntos de dados. Neste livro é apresentada uma abordagem de mineração de dados para previsão da velocidade do vento, que se mostrou promissora, flexível e eficiente, alcançando resultados significativos em dois estudos de casos conduzidos no Brasil.