Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/8988
Название: | Методика формирования нечеткой прогнозной регрессионной модели электропотребления |
Другие названия: | Методика формування нечіткої прогнозної регресійної моделі електроспоживання Method of farming fuzzy regression model predicted power consumption |
Авторы: | Тимчук, С. А. Катюха, И. А. |
Дата публикации: | 2014 |
Издательство: | ХНТУСГ |
Библиографическое описание: | 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 |
Серия/номер: | Енергетика та комп'ютерно-інтегровані технології в АПК;№ 2 (2) |
Краткий осмотр (реферат): | 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 (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/8988 |
ISSN: | 2311-0767 |
Располагается в коллекциях: | № 2 (2) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
24.pdf | 920.53 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.