Using N-BEATS ensembles to predict automated guided vehicle deviation

Detalles Bibliográficos
Autores:	Karamchandani Batra, Amit\|\|\|0000-0002-0311-6610, Mozo Velasco, Bonifacio Alberto\|\|\|0000-0001-9743-8604, Vakaruk, Stanislav\|\|\|0000-0003-4263-0206, Gómez Canaval, Sandra María\|\|\|0000-0002-9757-7871, Sierra García, Jesús Enrique\|\|\|0000-0001-6088-9954, Pastor Gutiérrez, Antonio\|\|\|0000-0002-6937-1585
Tipo de recurso:	artículo
Fecha de publicación:	2023
País:	España
Institución:	Universidad Politécnica de Madrid
Repositorio:	Archivo Digital UPM
OAI Identifier:	oai:oa.upm.es:81106
Acceso en línea:	https://oa.upm.es/81106/
Access Level:	acceso abierto
Palabra clave:	5G Industrial automated guided vehicles Maintenance multi-access edge computing Time-series forecasting deep learning Multi-access edge computing Time

Descripción
Descripción no disponible.