Umělá neuronová síť
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F19%3APR32624" target="_blank" >RIV/00216305:26220/19:PR32624 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.ueen.feec.vutbr.cz/index.php/cs/veda-a-vyzkum/produkty/111-ann-1-0" target="_blank" >http://www.ueen.feec.vutbr.cz/index.php/cs/veda-a-vyzkum/produkty/111-ann-1-0</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Umělá neuronová síť
Popis výsledku v původním jazyce
Umělá neuronová síť typu více vrstvý perceptron s hloubkovým učením, určená pro krátkodobou predikci zatížení.
Název v anglickém jazyce
Artificial neural network
Popis výsledku anglicky
Deep learning multi-layer perceptron artificial neural network designed for short-term load prediction.
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
20201 - Electrical and electronic engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TK01020070" target="_blank" >TK01020070: Optimalizace zapojení elektroenergetické distribuční radiální sítě z pohledu hospodárnosti jejího provozu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
ANN1.0
Technické parametry
64-bitová dynamicky linkovaná knihovna spustitelná pod operačním systémem Windows 7 a vyšší.
Ekonomické parametry
Úspory dosažené predikcí zatížení sítě.
IČO vlastníka výsledku
—
Název vlastníka
Ústav elektroenergetiky