| 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. |
| 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 |
| Índice Dewey: |
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. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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.
| 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 |
| Índice Dewey: |
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. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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Advances on Computational Intelligence in Energy
