Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/204158
Заглавие документа: Предварительная обработка данных на основе функции конкурентного сходства для задачи краткосрочного прогнозирования электропотребления
Другое заглавие: Preliminary data processing based on the function of competitive similarity for the problem of short-term prediction of electric consumption / G. Timonovich, I. Abramov
Авторы: Тимонович, Г. Л.
Абрамов, И. В.
Тема: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Энергетика
Дата публикации: 2018
Издатель: Минск : ИВЦ Минфина
Библиографическое описание источника: Сахаровские чтения 2018 года: экологические проблемы XXI века = Sakharov readings 2018 : environmental problems of the XXI century : материалы 18-й международной научной конференции, 17–18 мая 2018 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 3 ч. / Междунар. гос. экол. ин-т им. А. Д. Сахарова Бел. гос. ун-та; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. д-ра ф.-м. н., проф. С. А. Маскевича, д-ра с.-х. н., проф. С. С. Позняка. – Минск : ИВЦ Минфина, 2018. – Ч. 3. – С. 164.
Аннотация: Ключевая роль в краткосрочном прогнозировании потребления электроэнергии заключается в формировании обучающей выборки, посредством которой предсказательная модель настраивается на аппроксимирование исходных данных и дальнейшую интерполяцию на новых данных, которые не участвовали в процессе обучения предсказательной модели. Соответственно, предварительная обработка данных является первой и ключевой стадией в построении модели прогнозирования, что и определяет актуальность данной работы.
Аннотация (на другом языке): A key role in the short-term forecasting of electricity consumption is to form a training sample, through which the predictive model is tuned to approximate the original data and further interpolate on new data that did not participate in the learning process of the predictive model. Accordingly, the preliminary processing of data is the first and key stage in the construction of the prediction model, which determines the relevance of this work.
Доп. сведения: Информационные системы и технологии в экологии и здравоохранении
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/204158
ISBN: 978-985-7205-18-9; 978-985-7205-21-9 (ч. 3)
Располагается в коллекциях:2018. Сахаровские чтения 2018 года: экологические проблемы XXI века

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
164.pdf331,77 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.