Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157532
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМединський, Антон-
dc.date.accessioned2021-02-22T20:07:56Z-
dc.date.available2021-02-22T20:07:56Z-
dc.date.issued2020-12-15-
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157532-
dc.description.abstractОб'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 електроенергіїuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectчасовий ряд, прогностична модель, авторегресія, кореляція, гібридна модель, нейронна мережа прямого поширення, спектральний аналізuk_UA
dc.titleМоделі, алгоритми та програмне забезпечення для прогнозування цін на електроенергію на основі статистичних методів та штучних нейронних мережuk_UA
Розташовується у зібраннях:2020-2021 навчальний рік

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
medynskyi_121m_19_1_diploma_VER3.pdf2,12 MBAdobe PDFЕскіз
Переглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.