WSZYSTKIE KSIĄŻKI
W monografii przedstawiono modele prognostyczne wykorzystujące metody uczenia maszynowego, rozpoznawania obrazów i inteligencji obliczeniowej do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych. Wspólną cechą tych modeli jest uczenie się na podstawie danych i wykorzystanie podobieństw obrazów cykli sezonowych szeregów czasowych obciążeń. Szeregi te są niestacjonarne, heteroskedastyczne, wykazują trend, wiele cykli wahań sezonowych oraz zakłócenia losowe. Nowe podejście oparte na podobieństwie obrazów i lokalnej regresji nieparametrycznej upraszcza problem prognostyczny i umożliwia konstrukcję efektywnych modeli prognostycznych. Modele to opierają się następującym założeniu: jeżeli obrazy cykli sezonowych szeregu czasowego są do siebie podobne (obrazy wejściowe), to obrazy cykli następujących po nich (obrazy prognoz) również są do siebie podobne. Założenie to pozwala budować modele prognostyczne wykorzystujące analogie pomiędzy powtarzającymi się fragmentami szeregu czasowego z wahaniami sezonowymi.
Dostosuj tekst do każdego urządzenia
Twórz notatki
Rozpocznij czytanie tam, gdzie ostatnio skończyłeś
Mam już konto w internetowej bibliotece IBUK Libra
Nie mam konta w internetowej bibliotece IBUK Libra
PAMIĘTAJ!
Twój PIN do zasobów w:
Wygasa: dzisiaj
Aby zdobyć nowy PIN, skontaktuj się z Twoją biblioteką.
W ciągu kilku minut otrzymasz wiadomość na adres .
Kliknij w znajdujący się w niej przycisk, aby potwierdzić zapisanie się do newslettera i odebrać darmowego e-booka.
Zaakceptuj Regulamin, aby kontynuować korzystanie z serwisu.