Matematické modelování v energetice /
V této rigorózní práci se věnujeme predikcím spotřeby a výroby. Popíšeme zde základní zpracování dat spotřeby, jemně se dotkneme problému sběru a validace dat spotřeby. Uvedeme několik učících algoritmů, jako jsou lineární regresní modely, neuronové sítě, regresní stromy, a metody modelování časovýc...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Čeština |
| Vydáno: |
2016
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | http://is.muni.cz/th/357617/prif_r/ |
| Shrnutí: | V této rigorózní práci se věnujeme predikcím spotřeby a výroby. Popíšeme zde základní zpracování dat spotřeby, jemně se dotkneme problému sběru a validace dat spotřeby. Uvedeme několik učících algoritmů, jako jsou lineární regresní modely, neuronové sítě, regresní stromy, a metody modelování časových řad. Popsané predikční nástroje posléze aplikujeme na data spotřeby a výroby, využijeme postupů uvedených ve vědeckých článcích a především naše postupy. Výsledky jednotlivých postupů vyhodnotíme. In this thesis we study consumption and prosumption prediction. We describe processing of consumption data, we slightly touch problem of collecting and validation of consumption data. We introduce a few learning algorithms like linear regression model, neuron set, regression tree and we describe methods for time series modelling. These tools for prediction we apply on consumption and prosumption data, we use procedures described in research topics and our procedures too. Results from all procedures will be compared. |
|---|---|
| Fyzický popis: | 101 listů |