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Modelling Electric Trains Energy Consumption Using Neural Networks

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Modelling Electric Trains Energy Consumption Using Neural Networks

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Martínez Fernández, P.; García-Román, C.; Insa Franco, R. (2016). Modelling Electric Trains Energy Consumption Using Neural Networks. Transportation Research Procedia. 18:59-65. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.008

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/103303

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Metadatos del ítem

Título: Modelling Electric Trains Energy Consumption Using Neural Networks
Autor: Martínez Fernández, Pablo García-Román, Carla Insa Franco, Ricardo
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería e Infraestructura de los Transportes - Departament d'Enginyeria i Infraestructura dels Transports
Universitat Politècnica de València. Instituto del Transporte y Territorio - Institut del Transport i Territori
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Nowadays there is an evident concern regarding the efficiency and sustainability of the transport sector due to both the threat of climate change and the current financial crisis. This concern explains the growth of ...[+]
Palabras clave: Railways , Neural Networks , Energy efficiency , Modelling , Metro.
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Transportation Research Procedia. (eissn: 2352-1465 )
DOI: 10.1016/j.trpro.2016.12.008
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.008
Título del congreso: XII Congreso de Ingeniería del Transporte (CIT 2016)
Lugar del congreso: Valencia, Spain
Fecha congreso: June 07-09,2016
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//TRA2011-26602/ES/ESTRATEGIAS PARA EL DISEÑO Y LA EXPLOTACION ENERGETICAMENTE EFICIENTE DE INFRAESTRUCTURAS FERROVIARAS Y TRANVIARIAS/
Agradecimientos:
The authors wish to thank Ferrocarrils de la Generalitat Valenciana (FGV) for their permission and help during the monitoring campaign. Project funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (Grant Number ...[+]
Tipo: Artículo Comunicación en congreso

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