Erfahrungen zum Einsatz maschineller Lernverfahren für die Fernwärmelastprognose: Abschlussvortrag zum Forschungsvorhaben „deepDHC“ - deep learning for district heating and cooling
- Öffentlicher Abschlussvortrag vom Projekt deepDHC – Deep Learning for District Heating and Cooling: Entwicklung modernster maschineller Lernverfahren für die hochgenaue Fernwärmelastprognose.
Author: | Pressa Christian, Matthias FinkenrathORCiDGND |
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URL / DOI: | https://www.youtube.com/watch?v=DOcHtB_zpL0 |
Document Type: | Moving Images |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2023/07/04 |
Year of first Publication: | 2023 |
Tag: | Fernwärme; Lastprognose; Maschinelles Lernen; deepDHC |
GND Keyword: | Maschinelles LernenGND; FernwärmeGND |
Number of pages: | 42:57 Minuten |
Institutes: | Fakultät Maschinenbau |
IEAT - Institut für Energie- und Antriebstechnik | |
Dewey Decimal Classification: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften |
Research focus: | FSP1: Energie |
Publication Lists: | Finkenrath, Matthias |
Pressa, Christian | |
Research Project: | deepDHC (Deep Learning for Distinct Heating and Cooling: Entwicklung modernster maschineller Lernverfahren für die hochgenaue Fernwärmelastprognose) |
Publication reviewed: | nicht begutachtet |
Release Date: | 2023/07/10 |