FEDERICO SUCCETTI Dottorando ciclo: XXXVII email: federico.succetti@uniroma1.it, federico.succetti@libero.it telefono: 0644585874 edificio: San Pietro in Vincoli (DIET), Palazzina B, RM032 stanza: 3° piano (floor) - stanza n. 111 relatore: prof. Massimo Panella Ricerca: Modelli di deep learning per la previsione delle serie temporali energeticheArgomento di Ricerca: Deep learning models for time series forecastingCurriculum: Ingegneria dell'Informazione e della Comunicazione Inizio Dottorato di Ricerca: Novembre 2021Commissione di affiancamento: prof. Danilo Comminiello, prof. Vincenzo Eramo, prof. Marco Balsi Produzione scientifica 11573/1664072 - 2023 - Challenges and perspectives of smart grid systems in islands. A real case study (01a Articolo in rivista) Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, GIANFRANCO DI LORENZO, Massimo PANELLA11573/1675677 - 2022 - Nonexclusive Classification of Household Appliances by Fuzzy Deep Neural Networks (02a Capitolo o Articolo) Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA11573/1655500 - 2022 - Multivariate time series analysis for electrical power theft detection in the distribution grid (04b Atto di convegno in volume) ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1657000 - 2022 - A Fast Deep Learning Technique for Wi-Fi-Based Human Activity Recognition (01a Articolo in rivista) Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Francesco Di Luzio, ANDREA CESCHINI, Massimo PANELLA11573/1655501 - 2022 - A price-aware dynamic decision system in energy communities (04b Atto di convegno in volume) Francesco Di Luzio, Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1541789 - 2021 - 2-D convolutional deep neural network for the multivariate prediction of photovoltaic time series (01a Articolo in rivista) ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Federico Succetti, Massimo PANELLA11573/1566169 - 2021 - Time series prediction with autoencoding LSTM networks (04b Atto di convegno in volume) Federico Succetti, ANDREA CESCHINI, Francesco Di Luzio, ANTONELLO ROSATO, Massimo PANELLA11573/1630054 - 2021 - Deep Neural Networks for Electric Energy Theft and Anomaly Detection in the Distribution Grid (04b Atto di convegno in volume) ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Francesco Di Luzio, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1630052 - 2021 - Multivariate Prediction of Energy Time Series by Autoencoded LSTM Networks (04b Atto di convegno in volume) Federico Succetti, Francesco Di Luzio, ANDREA CESCHINI, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1580314 - 2021 - A blockwise embedding for multi-day-ahead prediction of energy time series by randomized deep neural networks (04b Atto di convegno in volume) Francesco Di Luzio, ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Massimo PANELLA11573/1464797 - 2020 - Deep Neural Networks for Multivariate Prediction of Photovoltaic Power Time Series (01a Articolo in rivista) Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1441339 - 2020 - Multidimensional feeding of LSTM networks for multivariate prediction of energy time series (04b Atto di convegno in volume) Federico Succetti, ANTONELLO ROSATO, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1441345 - 2020 - A combined deep learning approach for time series prediction in energy environments (04b Atto di convegno in volume) ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, Rodolfo ARANEO, Massimo PANELLA11573/1461039 - 2020 - ADMM consensus for deep LSTM networks (04b Atto di convegno in volume) ANTONELLO ROSATO, Federico Succetti, MARCELLO BARBIROTTA, Massimo PANELLA