- Tytuł:
-
Skuteczność prognozowania zużycia gazu z wykorzystaniem metod regresji i sztucznych sieci neuronowych
Prediction of gas consumption efficiency using regression and artificial neural networks - Autorzy:
-
Cieślik, T.
Metelska, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/104941.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
- Tematy:
-
regresja liniowa
regresja potęgowa
parametry sztuczne
sztuczne sieci neuronowe
konsumpcja gazu
linear regression
exponential regression
parameters
artificial neural networks
gas consumption - Opis:
-
Na podstawie zgromadzonych danych takich jak: temperatura, siła wiatru oraz zużycie
gazu w ciągu dnia na przestrzeni dwóch lat określono wpływ czynników atmosferycznych
na konsumpcje gazu za pomocą regresji wielorakiej, funkcji potęgowych
oraz funkcji użytkownika. Wyznaczono wpływ miesiąca oraz dnia (parametr
sztuczny) na konsumpcje gazu. Zbudowano modele regresji liniowe, potęgowej
oraz sztuczne sieci neuronowe służące do określania zużycia gazu. Starano się
wyznaczyć jak najlepszy model regresji i porównywano go do modeli sieci neuronowych
za pomocą MAPE (średni absolutny błąd procentowy).
Based on the collected data, such as temperature, wind power and gas consumption during the day for over two years determine the effects of weathering on gas consumption by using multiple regression, power functions and user functions. We determine the impact of the month and day (artificial parameter) to consume gas. We build models of linear regression-in, power series and artificial neural networks for determining gas consumption. We are trying to determine how best regression model and compare it to the neural network models using MAPE (mean absolute percentage error). - Źródło:
-
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 133-141
2300-5130
2300-8903 - Pojawia się w:
- Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł