Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "short term prediction" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Krótkoterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich przy wykorzystaniu modeli Mamdaniego
Short-term prediction of electric energy demand by rural consumers with the use of Mamdani models
Autorzy:
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/239850.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
energia elektryczna
prognozowanie krótkoterminowe
modele rozmyte
electric energy demand
rural customers
short-term prediction
fuzzy models
Opis:
W pracy zbudowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do godzinowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność tych modeli do krótkoterminowej predykcji i ich konkurencyjność w stosunku do modeli neuronowych.
The models with Mamdani type of concluding were developed in order to predict the hourly demand of electric energy supplies to the rural customers as a characteristic group of electricity users. Because of the character of demands' variability, separate models for typical week-days were designed. The analysis that was carried out, showed the usefulness of these models to make the short-term predictions and their competitiveness in relation to the neural models.
Źródło:
Problemy Inżynierii Rolniczej; 2007, R. 15, nr 3, 3; 35-42
1231-0093
Pojawia się w:
Problemy Inżynierii Rolniczej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance analysis of LSTM model with multi-step ahead strategies for a short-term traffic flow prediction
Autorzy:
Doğan, Erdem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2134868.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
traffic flow
LSTM
short-term prediction
multi-step ahead strategies
przepływ ruchu
prognozowanie krótkoterminowe
strategie wieloetapowego wyprzedzania
Opis:
In this study, the effect of direct and recursive multi-step forecasting strategies on the short-term traffic flow forecast performance of the Long Short-Term Memory (LSTM) model is investigated. To increase the reliability of the results, analyses are carried out with various traffic flow data sets. In addition, databases are clustered using the k-means++ algorithm to reduce the number of experiments. Analyses are performed for different time periods. Thus, the contribution of strategies to LSTM was examined in detail. The results of the recursive based strategy performances are not satisfactory. However, different versions of the direct strategy performed better at different time periods. This research makes an important contribution to clarifying the compatibility of LSTM and forecasting strategies. Thus, more efficient traffic flow prediction models will be developed and systems such as Intelligent Transportation System (ITS) will work more efficiently. A practical implication for researchers that forecasting strategies should be selected based on time periods.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2021, 111; 15--31
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies