کتاب دزدی دقت: پیش‌بینی قیمت روزانه برق با استفاده از پیش‌بینی سلسله مراتبی زمانی (THieF)
, ,

کتاب دزدی دقت: پیش‌بینی قیمت روزانه برق با استفاده از پیش‌بینی سلسله مراتبی زمانی (THieF)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016446 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب دزدی دقت: پیش‌بینی قیمت روزانه برق با استفاده از پیش‌بینی سلسله مراتبی زمانی (THieF)

موضوع کلی: پیش‌بینی قیمت انرژی و بازار برق

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته پیش‌بینی قیمت برق کوتاه‌مدت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پیش بینی قیمت برق
  • 2. اهمیت پیش بینی قیمت برق
  • 3. چالش های پیش بینی قیمت برق
  • 4. بازارهای انرژی و مکانیسم های قیمت گذاری
  • 5. ساختار بازار برق روزانه
  • 6. معرفی پیش بینی قیمت برق کوتاه‌مدت
  • 7. مبانی پیش بینی سری زمانی
  • 8. مفهوم سلسله مراتب زمانی
  • 9. مزایای پیش بینی سلسله مراتبی
  • 10. معرفی مقاله Stealing Accuracy
  • 11. هدف مقاله THieF
  • 12. ساختار مقاله THieF
  • 13. مدل های کلاسیک پیش بینی سری زمانی
  • 14. مدل های ARIMA
  • 15. مدل های GARCH
  • 16. مدل های رگرسیون خطی
  • 17. معرفی یادگیری ماشین برای پیش بینی
  • 18. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 19. انواع مدل های یادگیری ماشین
  • 20. رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 21. مبانی شبکه های عصبی
  • 22. شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 23. مفاهیم یادگیری عمیق
  • 24. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. شبکه های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 26. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 27. شبکه های کانولوشنال (CNN)
  • 28. معرفی مدل THieF
  • 29. معماری کلی THieF
  • 30. مفهوم پیش بینی چند مقیاسی
  • 31. مفهوم پیش بینی لایه ای
  • 32. پیاده سازی لایه پایه در THieF
  • 33. پیش بینی در مقیاس پایین
  • 34. پیش بینی در مقیاس بالا
  • 35. تعامل بین لایه های THieF
  • 36. فرآیند تجمع پیش بینی ها
  • 37. استفاده از ویژگی های زمانی در THieF
  • 38. ویژگی های مربوط به زمان روز
  • 39. ویژگی های مربوط به روز هفته
  • 40. ویژگی های مربوط به ماه و فصل
  • 41. ویژگی های مربوط به تعطیلات
  • 42. استفاده از داده های خارجی در THieF
  • 43. هزینه تولید برق
  • 44. عرضه و تقاضای برق
  • 45. شرایط آب و هوایی
  • 46. فعالیت بازار
  • 47. معرفی مفاهیم صحت و دقت در پیش بینی
  • 48. شاخص های ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 49. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 50. میانگین خطای مربعات (MSE)
  • 51. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 52. میانگین خطای درصدی مطلق (MAPE)
  • 53. شاخص های مرتبط با مبادله انرژی
  • 54. طراحی معماری THieF
  • 55. انتخاب لایه های پایه
  • 56. انتخاب مدل های پیش بینی برای هر لایه
  • 57. طراحی مکانیزم تجمع پیش بینی ها
  • 58. تنظیم پارامترهای مدل THieF
  • 59. مراحل آموزش مدل THieF
  • 60. مراحل ارزیابی مدل THieF
  • 61. پیاده سازی مدل THieF با Python
  • 62. کتابخانه های مورد نیاز (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • 63. کتابخانه های یادگیری عمیق (TensorFlow, Keras, PyTorch)
  • 64. آماده سازی داده ها برای THieF
  • 65. پاکسازی و پیش پردازش داده ها
  • 66. مهندسی ویژگی ها
  • 67. تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 68. نحوه اجرای لایه پایه در THieF
  • 69. پیاده سازی مدل های پایه
  • 70. آموزش مدل های پایه
  • 71. استفاده از خروجی لایه پایه به عنوان ورودی لایه بالاتر
  • 72. نحوه اجرای لایه های بالاتر در THieF
  • 73. پیاده سازی مدل های بالاتر
  • 74. آموزش مدل های بالاتر
  • 75. جمع آوری پیش بینی ها در لایه نهایی
  • 76. روش های مختلف جمع آوری پیش بینی ها
  • 77. میانگین وزنی
  • 78. ترکیب خطی
  • 79. مدل های رگرسیون برای ترکیب
  • 80. تکنیک های ارتقاء دقت پیش بینی
  • 81. تکنیک های تنظیم زمان (Time Shifting)
  • 82. تکنیک های تصحیح خطا (Error Correction)
  • 83. تکنیک های یادگیری فعال (Active Learning)
  • 84. تکنیک های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 85. مدیریت عدم قطعیت در پیش بینی
  • 86. ارزیابی و نمایش عدم قطعیت
  • 87. محدودیت های مدل THieF
  • 88. قابلیت تعمیم پذیری مدل THieF
  • 89. مقایسه THieF با مدل های پیش بینی دیگر
  • 90. نتایج تجربی در مقاله Stealing Accuracy
  • 91. تحلیل نتایج بر اساس شاخص های ارزیابی
  • 92. تاثیر پیچیدگی مدل بر دقت
  • 93. کاربرد THieF در عمل
  • 94. پیش بینی قیمت برق برای معاملات روزانه
  • 95. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
  • 96. بهینه سازی تولید و مصرف انرژی
  • 97. مطالعات موردی و مثال های واقعی
  • 98. پیاده سازی THieF برای یک بازار برق خاص
  • 99. تفسیر نتایج در بستر واقعی
  • 100. چالش های عملی پیاده سازی THieF

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب دزدی دقت: پیش‌بینی قیمت روزانه برق با استفاده از پیش‌بینی سلسله مراتبی زمانی (THieF)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا