Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157532
Назва: | Моделі, алгоритми та програмне забезпечення для прогнозування цін на електроенергію на основі статистичних методів та штучних нейронних мереж |
Автори: | Мединський, Антон |
Ключові слова: | часовий ряд, прогностична модель, авторегресія, кореляція, гібридна модель, нейронна мережа прямого поширення, спектральний аналіз |
Дата публікації: | 15-гру-2020 |
Короткий огляд (реферат): | 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 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157532 |
Розташовується у зібраннях: | 2020-2021 навчальний рік |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
medynskyi_121m_19_1_diploma_VER3.pdf | 2,12 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.