x + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk

Network Time-Series Forecasting

La gestione di sistemi complessi, composti da molteplici elementi interconnessi tra loro e influenzati da fattori esterni è un compito difficile. Oggi la tecnologia ci permette di monitorare cosa sta succedendo su ogni singolo elemento di una rete complessa, ma per una pianificazione ottimale è necessario un ulteriore passaggio: fare previsioni su diversi orizzonti temporali e con gradi diversi di dettaglio.

  • Descrizione e benefici
  • Esempi di applicazione
Pianificazione della manutenzione
Reagire in modo efficace a fenomeni inattesi
Maggiore rapidità d’intervento

Dove applicare Network Time-Series Forecasting

IT
Energy & Utilities
Media & ADV

Logica di funzionamento

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z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 z = r (cosθ + isinθ) ax + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) 2x + 2y + z + 4t = 0 [x0 −r, x0 + r] (cosnα + isinnα) = (cosα + isinα)n z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα)

La soluzione per Terna