CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Application of Multi-Layered Perceptron Neural Network (Mlpnn)With Consideration Losses and Emission Dispatch

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۶ | تعداد نمایش خلاصه: ۶۳۵ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۳
کد COI مقاله: NCEEE01_001
زبان مقاله: انگلیسی
حجم فایل: ۲۹۹.۸۵ کلیوبایت (فایل این مقاله در ۶ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید. در پایگاه سیویلیکا عموما مقالات زیر ۵ صفحه فولتکست محسوب نمی شوند و برای خرید اینترنتی عرضه نمی شوند.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود PDF مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۶ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳۰,۰۰۰ ریال

آدرس ایمیل خود را در زیر وارد نموده و کلید خرید با پرداخت اینترنتی را بزنید. آدرس ایمیل:

رفتن به مرحله بعد:

در صورت بروز هر گونه مشکل در روند خرید اینترنتی، بخش پشتیبانی کاربران آماده پاسخگویی به مشکلات و سوالات شما می باشد.

مشخصات نویسندگان مقاله Application of Multi-Layered Perceptron Neural Network (Mlpnn)With Consideration Losses and Emission Dispatch

H Samani - Technical and Vocational Training Organization Razavi Khorasan: Mashhad, Iran.
M.R Heidary - Department of Science and Research Branch of South Khorasan, Islamic azad university: Birjand, Iran.

چکیده مقاله:

Nowadays important problem in economic is optimum generation and consumption of energy. Economic Dispatch that is most optimum is one of important problems in power system. This paper presents a multi-layered perceptron neural network (MLPNN) method to solve the combined Losses and emission dispatch problem. So knowing Method Solve in Economic Dispatch is necessity. First explain Economic Dispatch and then review in neural network. Next step saying kind of neural network using in Economic Dispatch. End of paper present numerical.

کلیدواژه‌ها:

ECONOMIC DISPATCH, NEURAL NETWORK, PERCEPTRON, LOSSES, EMISSION DISPATCH

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
http://www.civilica.com/Paper-NCEEE01-NCEEE01_001.html
کد COI مقاله: NCEEE01_001

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Samani, H & M.R Heidary, ۱۳۹۳, Application of Multi-Layered Perceptron Neural Network (Mlpnn)With Consideration Losses and Emission Dispatch, کنفرانس سراسری الکترونیکی محیط زیست و انرژی ایران, صفاشهر, موسسه بین المللی آموزشی و پژوهشی خوارزمی, http://www.civilica.com/Paper-NCEEE01-NCEEE01_001.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (Samani, H & M.R Heidary, ۱۳۹۳)
برای بار دوم به بعد: (Samani & Heidary, ۱۳۹۳)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات پیشنهادی مرتبط

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.