Comparison of Neural Networks for High-Sampling Rate NILM Scenario

2022 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA), 22-24 June 2022, Messina, Italy.

Detalles Bibliográficos
Autores: Diego Otón, Laura De|||0000-0002-4939-2987, Hernández Alonso, Álvaro|||0000-0001-9308-8133, Nieto Capuchino, Rubén|||0000-0002-8293-9665, Pérez Rubio, María Del Carmen|||0000-0001-8271-6843
Tipo de recurso: libro
Fecha de publicación:2022
País:España
Institución:Universidad de Alcalá (UAH)
Repositorio:e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:ebuah.uah.es:10017/57895
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10017/57895
https://dx.doi.org/10.1109/MeMeA54994.2022.9856406
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Ambient Intelligence for Independent Living (AIIL)
Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Convolutional Neural Networks (CNN)
Electrónica
Electronics
Descripción
Sumario:2022 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA), 22-24 June 2022, Messina, Italy.