Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Prognozowanie miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną metodą k najbliższych sąsiadów

Tytuł:
Prognozowanie miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną metodą k najbliższych sąsiadów
Autorzy:
Dudek, G.
Pełka, P.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
zapotrzebowanie na energię
podobieństwo obrazów
metoda k najbliższych sąsiadów
demand forecasting
k-nearest neighbor method
patterns of time series sequences
pattern similarity-based model
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Przedstawiono model prognostyczny oparty na metodzie k najbliższych sąsiadów do prognozowania miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną. Model wykorzystuje analogie pomiędzy fragmentami szeregów czasowych reprezentowanymi przez ich obrazy. Obrazy zapewniają ujednolicenie danych wejściowych i wyjściowych, odfiltrowanie trendu i uproszczenie modelowanej zależności. W części eksperymentalnej model przetestowano w prognozach dla wybranych państw europejskich.
A forecasting model based on the k nearest neighbor method for forecasting monthly electricity demand is presented. The model uses analogies between fragments of time series represented by their patterns. Patterns ensure unification of input and output data, filtering out the trend and simplification of the modeled relationship. In the experimental part of the work the model was tested in forecasting for selected European countries.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies