Please use this identifier to cite or link to this item: https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/8988
Title: Методика формирования нечеткой прогнозной регрессионной модели электропотребления
Other Titles: Методика формування нечіткої прогнозної регресійної моделі електроспоживання
Method of farming fuzzy regression model predicted power consumption
Authors: Тимчук, С. А.
Катюха, И. А.
Issue Date: 2014
Publisher: ХНТУСГ
Citation: Тимчук С. А., Катюха И. А. Методика формирования нечеткой прогнозной регрессионной модели электропотребления. Енергетика та комп’ютерно-інтегровані технології в АПК. 2014. № 2 (2). С. 76-78
Series/Report no.: Енергетика та комп'ютерно-інтегровані технології в АПК;№ 2 (2)
Abstract: Предложен подход к определению кусочно-непрерывной нечеткой прогнозной модели электропотребления, сочетающий как формальные, так и неформальные процедуры, максимально полно учитывающий особенности долгосрочных и краткосрочных производственных циклов. Предложен механизм адаптации долгосрочных прогнозных моделей к краткосрочному прогнозированию, позволяющий повысить информативность последних с сохранением точности прогноза.
Запропоновано підхід до визначення кусочно-безперервної нечіткої прогнозної моделі електроспоживання, що поєднує як формальні, так і неформальні процедури, максимально повно враховує особливості довгострокових і короткострокових виробничих циклів. Запропоновано механізм адаптації довгострокових прогнозних моделей до короткострокового прогнозування, що дозволяє підвищити інформативність останніх із збереженням точності прогнозу.
An approach to the definition of a piecewise continuous fuzzy predictive model of electricity, which combines both formal and informal procedures that fully takes into account the characteristics of long-term and short-term business cycles. A mechanism of adaptation of the long-term predictive models to short-term forecasting, which allows to increase the information content of the past while maintaining the accuracy of the forecast.
URI: https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/8988
ISSN: 2311-0767
Appears in Collections:№ 2 (2)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
24.pdf920.53 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.