Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама




Название: Ocean Energy Modeling and Simulation with Big data: Computational Intelligence for System Optimization and Grid Integration
Автор: Vikas Khare, Savita Nema, Prashant Baredar
Издательство: Butterworth-Heinemann
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 363
Размер: 25.9 МБ
Язык: English

Ocean Energy Modeling and Simulation with Big data: Computational Intelligence for System Optimization and Grid Integration offers the fundamental and practical aspects of big data solutions applied to ocean and offshore energy systems. The book explores techniques for assessment of tidal, wave and offshore wind energy systems. It presents the use of data mining software to simulate systems and Hadoop technology to evaluate control systems.
The use of Map Reduce algorithms in systems optimization is examined, along with the application of NoSQL in systems management. Actual data collection through web-based applications and social networks is discussed, along with practical applications of recommendations.

Introduces computational methods for processing and analyzing data to predict ocean energy system production, assess their efficiency, and ensure their reliable connection to power grids
Covers data processing solutions like Hadoop, NoSQL, Map Reduce and Lambda, discussing their applications in ocean energy for system design and optimization
Provides practical exercises that demonstrate the concepts explored in each chapter








НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: ak5812 26-10-2020, 21:00 | Напечатать |
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MirKnig.Su  ©2021     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности