Stochastic dynamic programming for long term hydrothermal scheduling considering different streamflow models (2006)
- Authors:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS (APLICAÇÕES)
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems
-
ABNT
SIQUEIRA, Thais G et al. Stochastic dynamic programming for long term hydrothermal scheduling considering different streamflow models. 2006, Anais.. Estocolmo: KTH, 2006. . Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Siqueira, T. G., Zambelli, M., Cicogna, M. A., Andrade, M. G. de, & Soares Filho, S. (2006). Stochastic dynamic programming for long term hydrothermal scheduling considering different streamflow models. In Proceedings. Estocolmo: KTH. -
NLM
Siqueira TG, Zambelli M, Cicogna MA, Andrade MG de, Soares Filho S. Stochastic dynamic programming for long term hydrothermal scheduling considering different streamflow models. Proceedings. 2006 ;[citado 2024 abr. 18 ] -
Vancouver
Siqueira TG, Zambelli M, Cicogna MA, Andrade MG de, Soares Filho S. Stochastic dynamic programming for long term hydrothermal scheduling considering different streamflow models. Proceedings. 2006 ;[citado 2024 abr. 18 ] - Abordagem bayesiana de modelos arch(P) usando algoritmos metropolis-hastings
- On mean value solutions for the Helmholtz equation on square grids
- Modelo de Poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais
- A influência da estocasticidade das vazões no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos
- Estimação de parâmetros de modelos ARCH (p): abordagem Bayes-MCMC versus máxima verossimilhança
- Relação entre modelos auto-regressivos e a configuração da rede neural para previsões de séries temporais estacionárias
- Uma abordagem bayesiana para modelos PAR(pm)
- Uso do amostrador de Gibbs e metropolis-hastings em análise bayesiana de modelos AR(p)
- Seasonal streamflow forecasting via a neural fuzzy system
- Previsão de vazões naturais médias mensais usando uma rede neural nebulosa adaptativa
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