La tesi ha l’obiettivo di ricostruire, con l’ausilio di reti neurali, gli andamenti della potenza elettrica richiesta da un carico, quando incognita in alcuni periodi di tempo. I dati numerici necessari, ossia la potenza campionata e gli istanti di misura, sono stati ricavati dalla banca REFIT. Per la costruzione delle reti neurali, si è sfruttato il software Matlab e due suoi applicativi (Regression Learner e Neural Net Time Series). In essi sono presenti delle reti neurali pre-programmate che richiedono i valori di predictor (grandezze sempre note, impiegate per la previsione) e della potenza nei giorni antecedenti a quello incognito. Inizialmente, sono stati utilizzati solo predictor “temporali”, ricavati dai momenti di campionamento.