Показати скорочений опис матеріалу
Моделі, алгоритми та програмне забезпечення для прогнозування цін на електроенергію на основі статистичних методів та штучних нейронних мереж
dc.contributor.author | Мединський, Антон | |
dc.date.accessioned | 2021-02-22T20:07:56Z | |
dc.date.available | 2021-02-22T20:07:56Z | |
dc.date.issued | 2020-12-15 | |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157532 | |
dc.description.abstract | Об'єкт дослідження: процес оптимізації моделей для прогнозування часових рядів. Предмет дослідження: методи та моделі прогнозування цін на електроенергію. Мета кваліфікаційної роботи: зниження витрат підприємств на електроенергію за рахунок оптимізації графіків споживання та/або виробництва. Методи дослідження. Для аналізу даних використані наступні методи: кореляційний аналіз, моделі авторегресії і ковзного середнього, сезонна модель Бокса-Дженкінса, спектральний аналіз. Для побудування прогностичних моделей використані математичні та статистичні методи, нейронні мережі прямого поширення. Наукова новизна результатів кваліфікаційної роботи полягає в удосконаленні методів прогнозування цін на електроенергію. Практична цінність полягає в тому, що моделі та методи, запропоновані в дослідженні, дозволяють підприємствам зменшувати витрати або максимізувати прибуток, оптимізуючи графік споживання або виробництва електроенергії | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | часовий ряд, прогностична модель, авторегресія, кореляція, гібридна модель, нейронна мережа прямого поширення, спектральний аналіз | uk_UA |
dc.title | Моделі, алгоритми та програмне забезпечення для прогнозування цін на електроенергію на основі статистичних методів та штучних нейронних мереж | uk_UA |