| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | CHENDI, LORENZO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-01122025-103456 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Previsione energetica solare mediante articial e deep neural network | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria meccanica | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2025-02-05 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2065-02-05 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Previsione dell'energetica solare termica comprensiva di un sistema solare esistente, nello studio sono state utilizzate e confrontate differenti tipologie di dataset e reti neurali. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
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