فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word دارای ۳۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۷
تعداد صفحه ترجمه:۲۱
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۸

موضوع انگلیسی :Electricity Market Price Forecasting Based on
Weighted Nearest Neighbors Techniques
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده ۳۴ صفحه در wordچکیده انگلیسی:
چکیده فارسی: Abstract—This paper presents a simple technique to forecast
next-day electricity market prices based on the weighted nearest
neighbors methodology. First, it is explained how the relevant
parameters defining the adopted model are obtained. Such parameters
have to do with the window length of the time series and with
the number of neighbors chosen for the prediction. Then, results
corresponding to the Spanish electricity market during 2002 are
presented and discussed. Finally, the performance of the proposed
method is compared with that of recently published techniques