Advances on Computational Intelligence in Energy / Herawan, Tutut ; Chiroma, Haruna ; Abawajy, Jemal H.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advances on Computational Intelligence in Energy : The Applications of Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms in Energy Tipo de documento: documento electrónico Autores: Herawan, Tutut, ; Chiroma, Haruna, ; Abawajy, Jemal H., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 215 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-69889-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Electric power production  Inteligencia Computacional  Algoritmos  La política energética  Energía y estado  Ingeniería de Energía Eléctrica  Ingeniería Mecánica Energética  Política  Economía y Gestión Energética Clasificación: 621.31 Resumen: Al abordar las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energía, este libro presenta un procedimiento sistemático que ilustra los pasos prácticos necesarios para aplicar algoritmos metaheurísticos bioinspirados en energía, como la predicción del consumo de petróleo y otros productos energéticos. Las contribuciones incluyen hallazgos de investigaciones, proyectos, trabajos de topografía y experiencias industriales que describen avances significativos en las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energía. Para una fácil comprensión, el texto proporciona resultados prácticos de simulación, convergencia y curvas de aprendizaje, así como ilustraciones y tablas. Al proporcionar un recurso valioso tanto para estudiantes de pregrado como de posgrado, también está destinado a investigadores en los campos de la inteligencia computacional y la energía. Nota de contenido: Basic descriptions of computational intelligence algorithms (single, hybrid, ensemble, integrated and etc -- Credible sources of energy datasets -- Applications of computational algorithms in energy -- Practical application of cuckoo search and neural network in the prediction of OECD oil consumption -- Hybrid of Fuzzy systems and particle swarm optimization in the forecasting gas flaring from oil consumption -- Forecasting of OECD gas flaring using Elman neural network and cuckoo search algorithm -- Artificial bee colony and neural network for the forecasting of Malaysia renewable energy -- Soft computing methods in the modelling of OECD carbon dioxide emission from petroleum consumption -- Modelling energy crises based on Soft computing -- The forecasting of WTI and Dubai crude oil prices benchmarks based on soft computing -- A new approach for the forecasting of IAEA energy -- Modelling of gasoline prices using fuzzy multi-criteria decision making -- Soft computing for the prediction ofAustralia petroleum consumption based on OECD countries -- Future research problems in the area of computational intelligence algorithms in energy. . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing the applications of computational intelligence algorithms in energy, this book presents a systematic procedure that illustrates the practical steps required for applying bio-inspired, meta-heuristic algorithms in energy, such as the prediction of oil consumption and other energy products. Contributions include research findings, projects, surveying work and industrial experiences that describe significant advances in the applications of computational intelligence algorithms in energy. For easy understanding, the text provides practical simulation results, convergence and learning curves as well as illustrations and tables. Providing a valuable resource for undergraduate and postgraduate students alike, it is also intended for researchers in the fields of computational intelligence and energy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances on Computational Intelligence in Energy : The Applications of Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms in Energy [documento electrónico] / Herawan, Tutut, ; Chiroma, Haruna, ; Abawajy, Jemal H.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 215 p. ISBN : 978-3-319-69889-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Electric power production  Inteligencia Computacional  Algoritmos  La política energética  Energía y estado  Ingeniería de Energía Eléctrica  Ingeniería Mecánica Energética  Política  Economía y Gestión Energética Clasificación: 621.31 Resumen: Al abordar las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energía, este libro presenta un procedimiento sistemático que ilustra los pasos prácticos necesarios para aplicar algoritmos metaheurísticos bioinspirados en energía, como la predicción del consumo de petróleo y otros productos energéticos. Las contribuciones incluyen hallazgos de investigaciones, proyectos, trabajos de topografía y experiencias industriales que describen avances significativos en las aplicaciones de algoritmos de inteligencia computacional en energía. Para una fácil comprensión, el texto proporciona resultados prácticos de simulación, convergencia y curvas de aprendizaje, así como ilustraciones y tablas. Al proporcionar un recurso valioso tanto para estudiantes de pregrado como de posgrado, también está destinado a investigadores en los campos de la inteligencia computacional y la energía. Nota de contenido: Basic descriptions of computational intelligence algorithms (single, hybrid, ensemble, integrated and etc -- Credible sources of energy datasets -- Applications of computational algorithms in energy -- Practical application of cuckoo search and neural network in the prediction of OECD oil consumption -- Hybrid of Fuzzy systems and particle swarm optimization in the forecasting gas flaring from oil consumption -- Forecasting of OECD gas flaring using Elman neural network and cuckoo search algorithm -- Artificial bee colony and neural network for the forecasting of Malaysia renewable energy -- Soft computing methods in the modelling of OECD carbon dioxide emission from petroleum consumption -- Modelling energy crises based on Soft computing -- The forecasting of WTI and Dubai crude oil prices benchmarks based on soft computing -- A new approach for the forecasting of IAEA energy -- Modelling of gasoline prices using fuzzy multi-criteria decision making -- Soft computing for the prediction ofAustralia petroleum consumption based on OECD countries -- Future research problems in the area of computational intelligence algorithms in energy. . Tipo de medio : Computadora Summary : Addressing the applications of computational intelligence algorithms in energy, this book presents a systematic procedure that illustrates the practical steps required for applying bio-inspired, meta-heuristic algorithms in energy, such as the prediction of oil consumption and other energy products. Contributions include research findings, projects, surveying work and industrial experiences that describe significant advances in the applications of computational intelligence algorithms in energy. For easy understanding, the text provides practical simulation results, convergence and learning curves as well as illustrations and tables. Providing a valuable resource for undergraduate and postgraduate students alike, it is also intended for researchers in the fields of computational intelligence and energy. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Recent Advances on Soft Computing and Data Mining / Herawan, Tutut ; Ghazali, Rozaida ; Nawi, Nazri Mohd ; Deris, Mustafa Mat  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Recent Advances on Soft Computing and Data Mining : The Second International Conference on Soft Computing and Data Mining (SCDM-2016), Bandung, Indonesia, August 18-20, 2016 Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Herawan, Tutut, ; Ghazali, Rozaida, ; Nawi, Nazri Mohd, ; Deris, Mustafa Mat, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXI, 649 p. 215 ilustraciones, 117 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51281-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Procesamiento de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro proporciona una introducción completa y una mirada práctica a los conceptos y técnicas que los lectores necesitan para aprovechar al máximo sus datos en proyectos de minería de datos a gran escala del mundo real. También guía a los lectores a través del pensamiento analítico de datos necesario para extraer conocimientos útiles y valor comercial de los datos. El libro se basa en la conferencia Soft Computing and Data Mining (SCDM-16), que se celebró en Bandung, Indonesia, del 18 al 20 de agosto de 2016 para discutir el estado del arte en técnicas de informática suave y ofrecer a los participantes conocimientos suficientes para abordar una amplia gama de sistemas complejos. El alcance de la conferencia se refleja en el libro, que presenta un equilibrio entre técnicas de computación blanda y enfoques de minería de datos. Los dos componentes se presentan al lector de forma sistemática y se combinan mediante diferentes combinaciones de aplicaciones y prácticas. Ofrece a ingenieros, analistas de datos, profesionales, científicos y administradores información sobre los conceptos, herramientas y técnicas empleadas y, como tal, les permite comprender mejor la elección de diseño y las opciones de técnicas de informática suave y enfoques de minería de datos que son necesarios para prosperar en este ecosistema basado en datos. Nota de contenido: Cluster Validation Analysis on Attribute Relative of Soft Set Theory -- Optimizing Weights in Elman Recurrent Neural Networks with Wolf Search Algorithm -- Optimization of ANFIS using Artificial Bee Colony Algorithm for Classification of Malaysian SMEs -- Forecasting of Malaysian Oil Production and Oil Consumption Using Fuzzy Time Series -- A Fuzzy TOPSIS with Z-Numbers Approach for Evaluation on Accident at the Construction Site -- Formation Control Optimization for Odor Localization -- A New Search Direction for Broyden's Family Method in Solving Unconstrained Optimization Problems -- Improved Functional Link Neural Network Learning Using Modified Bee-Firefly Algorithm for Classification Task -- Artificial Neural Network with Hyperbolic Tangent Activation Function to Improve the Accuracy of COCOMO II Model -- A study of data imputation using Fuzzy C-Means with Particle Swarm Optimization. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a comprehensive introduction and practical look at the concepts and techniques readers need to get the most out of their data in real-world, large-scale data mining projects. It also guides readers through the data-analytic thinking necessary for extracting useful knowledge and business value from the data. The book is based on the Soft Computing and Data Mining (SCDM-16) conference, which was held in Bandung, Indonesia on August 18th–20th 2016 to discuss the state of the art in soft computing techniques, and offer participants sufficient knowledge to tackle a wide range of complex systems. The scope of the conference is reflected in the book, which presents a balance of soft computing techniques and data mining approaches. The two constituents are introduced to the reader systematically and brought together using different combinations of applications and practices. It offers engineers, data analysts, practitioners, scientists and managers the insights into the concepts, tools and techniques employed, and as such enables them to better understand the design choice and options of soft computing techniques and data mining approaches that are necessary to thrive in this data-driven ecosystem. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Recent Advances on Soft Computing and Data Mining : The Second International Conference on Soft Computing and Data Mining (SCDM-2016), Bandung, Indonesia, August 18-20, 2016 Proceedings [documento electrónico] / Herawan, Tutut, ; Ghazali, Rozaida, ; Nawi, Nazri Mohd, ; Deris, Mustafa Mat,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXI, 649 p. 215 ilustraciones, 117 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-51281-5 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Procesamiento de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro proporciona una introducción completa y una mirada práctica a los conceptos y técnicas que los lectores necesitan para aprovechar al máximo sus datos en proyectos de minería de datos a gran escala del mundo real. También guía a los lectores a través del pensamiento analítico de datos necesario para extraer conocimientos útiles y valor comercial de los datos. El libro se basa en la conferencia Soft Computing and Data Mining (SCDM-16), que se celebró en Bandung, Indonesia, del 18 al 20 de agosto de 2016 para discutir el estado del arte en técnicas de informática suave y ofrecer a los participantes conocimientos suficientes para abordar una amplia gama de sistemas complejos. El alcance de la conferencia se refleja en el libro, que presenta un equilibrio entre técnicas de computación blanda y enfoques de minería de datos. Los dos componentes se presentan al lector de forma sistemática y se combinan mediante diferentes combinaciones de aplicaciones y prácticas. Ofrece a ingenieros, analistas de datos, profesionales, científicos y administradores información sobre los conceptos, herramientas y técnicas empleadas y, como tal, les permite comprender mejor la elección de diseño y las opciones de técnicas de informática suave y enfoques de minería de datos que son necesarios para prosperar en este ecosistema basado en datos. Nota de contenido: Cluster Validation Analysis on Attribute Relative of Soft Set Theory -- Optimizing Weights in Elman Recurrent Neural Networks with Wolf Search Algorithm -- Optimization of ANFIS using Artificial Bee Colony Algorithm for Classification of Malaysian SMEs -- Forecasting of Malaysian Oil Production and Oil Consumption Using Fuzzy Time Series -- A Fuzzy TOPSIS with Z-Numbers Approach for Evaluation on Accident at the Construction Site -- Formation Control Optimization for Odor Localization -- A New Search Direction for Broyden's Family Method in Solving Unconstrained Optimization Problems -- Improved Functional Link Neural Network Learning Using Modified Bee-Firefly Algorithm for Classification Task -- Artificial Neural Network with Hyperbolic Tangent Activation Function to Improve the Accuracy of COCOMO II Model -- A study of data imputation using Fuzzy C-Means with Particle Swarm Optimization. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a comprehensive introduction and practical look at the concepts and techniques readers need to get the most out of their data in real-world, large-scale data mining projects. It also guides readers through the data-analytic thinking necessary for extracting useful knowledge and business value from the data. The book is based on the Soft Computing and Data Mining (SCDM-16) conference, which was held in Bandung, Indonesia on August 18th–20th 2016 to discuss the state of the art in soft computing techniques, and offer participants sufficient knowledge to tackle a wide range of complex systems. The scope of the conference is reflected in the book, which presents a balance of soft computing techniques and data mining approaches. The two constituents are introduced to the reader systematically and brought together using different combinations of applications and practices. It offers engineers, data analysts, practitioners, scientists and managers the insights into the concepts, tools and techniques employed, and as such enables them to better understand the design choice and options of soft computing techniques and data mining approaches that are necessary to thrive in this data-driven ecosystem. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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