dc.contributor.advisor | Μαστοροκώστας, Πάρις | |
dc.contributor.author | Σαγκριώτης, Παναγιώτης | |
dc.date.accessioned | 2023-10-12T17:10:09Z | |
dc.date.available | 2023-10-12T17:10:09Z | |
dc.date.issued | 2023-10-11 | |
dc.identifier.uri | https://polynoe.lib.uniwa.gr/xmlui/handle/11400/5329 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26265/polynoe-5167 | |
dc.description.abstract | Σκοπός της εργασίας είναι αρχικά η εξοικείωση με τη βιβλιοθήκη Τensorflow και τους αλγορίθμους Βαθιάς Μάθησης που περιλαμβάνει. Ειδικότερα έγινε μελέτη των μοντέλων RNN και LSTM, και η εφαρμογή τους στο πρόβλημα της βραχυπρόθεσμης πρόβλεψης ηλεκτρικού φορτίου για το ελληνικό διασυνδεδεμένο σύστημα | el |
dc.format.extent | 109 | el |
dc.language.iso | el | el |
dc.publisher | Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής | el |
dc.rights | Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | RNN | el |
dc.subject | LSTM | el |
dc.subject | Βαθιά μάθηση | el |
dc.subject | Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα | el |
dc.title | Μοντέλα βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη χρονοσειρών με χρήση της βιβλιοθήκης Tensorflow | el |
dc.title.alternative | Deep learning models for time-series forecasting using Tensorflow library | el |
dc.type | Διπλωματική εργασία | el |
dc.contributor.committee | Αμοργίνος, Ιωάννης | |
dc.contributor.committee | Tselenti, Panagiota | |
dc.contributor.faculty | Σχολή Μηχανικών | el |
dc.contributor.department | Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Υπολογιστών | el |
dc.description.abstracttranslated | The purpose of this thesis is initially to get familiar with the Tensorflow library and the Deep Learning algorithms it includes. Specifically, RNN and LSTM models were studied and applied to the problem of short-term electric load forecasting for the Greek interconnected power system. | el |