Data-Driven Methods for Managing Anomalies in Energy Time Series

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Karlsruhe, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Dissertation, 2022

Schlagwort
Anomalieerkennung
Internet
Zeitreihenanalyse
Hochgeschwindigkeitsnetz
Nachrichtenverkehr
Maschinelles Lernen
Automatische Klassifikation

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Karlsruhe
(wer)
KIT-Bibliothek
(wann)
2023
Urheber
Turowski, Marian
Beteiligte Personen und Organisationen
Hagenmeyer, Veit
González Ordiano, Jorge Ángel
Mikut, Ralf

DOI
10.5445/IR/1000154434
URN
urn:nbn:de:101:1-2023071905013382981140
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:52 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Turowski, Marian
  • Hagenmeyer, Veit
  • González Ordiano, Jorge Ángel
  • Mikut, Ralf
  • KIT-Bibliothek

Entstanden

  • 2023

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