-
Primerjava pristopov k napovedovanju porabe električne energije : magistrsko delo : na študijskem programu 2. stopnje MatematikaŠmigoc, SabinaMagistrsko delo obravnava primerjavo pristopov k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na štiri dele. V prvem poglavju so predstavljeni osnovni statistični koncepti, ki so ... potrebni za razumevanje opravljenih analiz in primerjav, to so: slučajna spremenljivka, statistična populacija in vzorec, statistični test, srednje vrednosti, mere variabilnosti in časovne vrste. Pregledu matematičnega področja sledi poglavje, kjer so predstavljene tehnike modeliranja porabe električne energije. Predstavljene so mere kakovosti modelov ter pet metod modeliranja: večstopenjska linearna regresija, umetne nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, eksponentno glajenje in metoda glavnih komponent. V tretjem poglavju je povzet pregled uporabe taksonomij, izdelana je taksonomija napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljen je pregled domenske literature in prikazana je uvrstitev pristopov iz člankov v izdelano taksonomijo. Glavni rezultat poglavja je graf primerjav tehnik modeliranja, ki smo jih zasledili v literaturi. V zadnjem poglavju so predstavljeni primeri modeliranja porabe električne energije. Najprej je predstavljena korelacijska analiza osnovnih in izpeljanih atributov s časovno vrsto porabe električne energije, nato so prikazani rezultati implementiranih modelov napovedovanja, njihove natančnosti in finančne učinkovitosti.Vrsta gradiva - magistrsko delo ; neleposlovje za odrasleZaložništvo in izdelava - Maribor : [S. Šmigoc], 2016Jezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 22050824
Avtor
Šmigoc, Sabina
Drugi avtorji
Bokal, Drago, 1978- |
Delčnjak, Milena, 1971-
Teme
Univerzitetna in visokošolska dela |
napovedovanje |
korelacijska analiza |
linearna regresija |
podporni vektorji |
umetne nevronske mreže |
eksponentno izravnavanje |
analiza glavnih komponent |
taksonomija |
magistrska dela |
forecasting |
correlation analysis |
multiple linear regression |
support vector machine |
artificial neural networks |
eksponential smoothing |
principal component analysis |
taxonomy |
master theses
Knjižnica | Signatura – lokacija, inventarna št. ... | Status izvoda |
---|---|---|
Miklošičeva knjižnica - FPNM, Maribor | D MAG 51 ŠMIGOC S. Primerjava IN: 920160013 |
prosto - za čitalnico |
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Šmigoc, Sabina | |
Bokal, Drago, 1978- | 22402 |
Delčnjak, Milena, 1971- |
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Obvestilo
Izbira mesta prevzema
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Prosimo, počakajte trenutek.