Quanto influisce la scelta degli input nella previsione della domanda idrica con reti neurali ricorrenti? Un caso di studio

Ariele Zanfei; Andrea Menapace; M Frisingelli; Maurizio Righetti

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Quanto influisce la scelta degli input nella previsione della domanda idrica con reti neurali ricorrenti? Un caso di studio

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Quanto influisce la scelta degli input nella previsione della domanda idrica con reti neurali ricorrenti? Un caso di studio

Ariele Zanfei, Andrea Menapace, M Frisingelli and Maurizio Righetti

XXXVIII Convegno Nazione di Idraulica e Costruzioni Idrauliche (IDRA 2022), pp.1-4

XXXVIII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche (Reggio Calabria, 05/09/2022 - 07/09/2022)

2022

Handle:

https://hdl.handle.net/10863/38177

Abstract

ASPETTI CHIAVE • Previsione della domanda idrica con approccio deep learning • Implementazione di reti neurali ricorrenti in ambiente Python • Studio degli input con sia osservazioni passate che variabili esogene • Applicazione reale ai dati di consumo di un piccolo acquedotto in Provincia di Trento

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Title: Quanto influisce la scelta degli input nella previsione della domanda idrica con reti neurali ricorrenti? Un caso di studio
Creators: Ariele Zanfei
Andrea Menapace
M Frisingelli
Maurizio Righetti
Publication Details: XXXVIII Convegno Nazione di Idraulica e Costruzioni Idrauliche (IDRA 2022), pp.1-4
Conference: XXXVIII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche (Reggio Calabria, 05/09/2022 - 07/09/2022)
Publisher: Università degli Studi “Mediterranea” di Reggio Calabria
Number of pages: 4
Identifiers: (UNIBZ)70218132
991006692196601241
Scopus ID: n.a.
Academic Unit: Faculty of Science and Technology
Language: Italian
Resource Type: Conference proceeding
Author Names String: Zanfei A, Menapace A, Frisingelli M, Righetti M

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