Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/204158
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorТимонович, Г. Л.
dc.contributor.authorАбрамов, И. В.
dc.date.accessioned2018-08-23T12:09:40Z-
dc.date.available2018-08-23T12:09:40Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationСахаровские 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.
dc.identifier.isbn978-985-7205-18-9; 978-985-7205-21-9 (ч. 3)
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/204158-
dc.descriptionИнформационные системы и технологии в экологии и здравоохранении
dc.description.abstractКлючевая 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.
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : ИВЦ Минфина
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
dc.subjectЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Энергетика
dc.titleПредварительная обработка данных на основе функции конкурентного сходства для задачи краткосрочного прогнозирования электропотребления
dc.title.alternativePreliminary data processing based on the function of competitive similarity for the problem of short-term prediction of electric consumption / G. Timonovich, I. Abramov
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeA 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.
Располагается в коллекциях:2018. Сахаровские чтения 2018 года: экологические проблемы XXI века

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



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