Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Prognoza" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Porównanie przydatności wybranych modeli rozmytych do predykcji zapotrzebowania energii elektrycznej na terenach wiejskich
Comparison of applicability of selected fussy models for predicting electric energy demand in rural areas
Autorzy:
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291743.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
energia elektryczna
prognoza
modele rozmyte
electric energy
predicting
fuzzy models
Opis:
W pracy porównywano przydatność opartych na teorii zbiorów rozmytych modeli Mamdaniego i modeli Takagi-Sugeno do prognozowania miesięcznego zapotrzebowania energii elektrycznej na terenach wiejskich. Posłużono się przy tym danymi dotyczącymi sprzedaży energii elektrycznej przez wybraną spółkę dystrybucyjną odbiorcom wiejskim z obszaru województwa małopolskiego w latach 1993–2002. Przeprowadzone obliczenia wykazały większą trafność prognoz opracowanych w oparciu o modele Takagi-Sugeno.
The paper compares applicability of fussy Madmani and akagi-Sugeno models, based on the theory of fussy sets, for predicting monthly demand for electric energy in rural areas. For that purpose data was used, regarding sales of electric energy by a selected distribution company to rural subscribers from the Małopolskie Voivodeship between 1993 – 2002. The calculations performed revealed better accuracy of forecasts developed based on the Takagi-Sugeno models.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 7, 7; 367-374
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie rozmytych modeli relacyjnych do predykcji miesięcznej sprzedaży energii elektrycznej odbiorcom wiejskim
Application of fuzzy relational models for prediction of monthly saleof electric energy to rural consumers
Autorzy:
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289493.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
energia elektryczna
prognoza
rozmyte modele relacyjne
electric energy
forecast
fuzzy relational models
Opis:
W pracy wykorzystano oparte na teorii zbiorów rozmytych modele relacyjne do prognozowania miesięcznego zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Posłużono się przy tym danymi dotyczącymi sprzedaży energii elektrycznej przez wybraną spółkę dystrybucyjną odbiorcom wiejskim z obszaru województwa małopolskiego w latach 1993-2002. Przeprowadzone obliczenia wykazały dobrą jakość prognoz opracowanych w oparciu o rozmyte modele relacyjne.
In the work relational models based on the fuzzy set theory were used to forecast monthly demand for electric energy by rural consumers. The data regarding electric energy sold to rural consumers from the Małopolska province in the period of 1993-2002 by the selected distribution company was used. The performed calculations showed good quality of forecasts drawn up based on fuzzy relational models.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 11(86), 11(86); 495-502
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting of the daily demand for natural gas in rural households using the methods of artificial intelligence. Part II. Forecasting using fuzzy logic
Prognozowanie dobowego zapotrzebowania na gaz ziemny wiejskich gospodarstw domowych przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji. Cz. 2. Prognozowanie przy wykorzystaniu logiki rozmytej
Autorzy:
Małopolski, J.
Trojanowska, M.
Nęcka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/335847.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
natural gas
short-term forecasts
fuzzy logic
prognoza krótkookresowa
logika rozmyta
modele Takagi-Sugeno
Opis:
In this paper, two fuzzy Takagi-Sugeno models were built to describe daily gas consumption of rural households using the Gaussian and trapezoidal membership function. It was found that the predictive values of both models are similar and satis-factory (MAPE 5.3-5.5%) and slightly better than in the case of the model of neural network when the BFGS algorithm was used for training, as shown in the first section of the study.
W pracy przedstawiono zbudowane dwa rozmyte modele typu Takagi-Sugeno opisujące dobowe zużycie gazu przez wiejskie gospodarstwa domowe, wykorzystując gaussowską i trapezoidalną funkcję przynależności. Stwierdzono, że wartość predykcyjna obydwu modeli jest podobna oraz zadowalająca (MAPE rzędu 5,3-5,5%) i nieznacznie lepsza od modelu neuronowe-go, gdy do uczenia sieci zastosowano algorytm BFGS, a który przedstawiono w części I opracowania.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 2; 65-67
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting of the daily demand for natural gas in rural households using the methods of artificial intelligence. Part I. Forecasting using artificial neural networks
Prognozowanie dobowego zapotrzebowania na gaz ziemny wiejskich gospodarstw domowych przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji. Cz. 1. Prognozowanie przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych
Autorzy:
Nęcka, K.
Trojanowska, M.
Małopolski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334058.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
natural gas
short-term forecasts
artificial neural networks
gaz ziemny
prognoza krótkookresowa
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
The paper determines daily forecast demands for natural gas using artificial neural networks (MLPs). The influence of net-work structure, the type of activation function and the training process used on the quality of prediction were studied. It was found that the quality of forecasts was highly influenced by the network training algorithm. The smallest errors of the ex-pired forecasts (MAPE 5-6%) were obtained using the BFGS algorithm.
W trakcie badań wyznaczano dobowe prognozy zapotrzebowania na gaz ziemny z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych MLP. Przebadano wpływ struktury sieci, rodzaju funkcji aktywacji oraz zastosowanego procesu uczenia sieci na jakość predykcji. Stwierdzono, że na jakość prognoz duży wpływ ma algorytm uczenia sieci. Najmniejsze błędy prognoz wygasłych (MAPE rzędu 5-6%) uzyskano stosując algorytm BFGS.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 2; 62-64
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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