Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Holt-Winters model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
The efficiency of some forecasting methods applied to annual minimum flow series
Autorzy:
Weglarczyk, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/61400.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
forecasting method
Holt-Winters model
water level
annual minimum water level
Vistula River
tributary
local linear regression model
river
LOESS model
Opis:
Four methods of forecasting: „no-change", LOESS, local linear regression and Holt-Winters were applied to annual minimum water levels observed at ten cross-sections of two tributaries of the Vistula river. The 1-, 2-, ..., 5-year forecasts were made for each year after some initial year, and four quality measures: bias, root mean square error, mean absolute error and maximum absolute error were calculated for each time series and lead time. The naïve model turned out to be always the worst in it bias and almost always very good, sometimes the best regarding the other measures.
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2011, 12
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie cen energii elektrycznej na giełdzie energii
Forecasting the price of electricity on the energy exchange
Autorzy:
Ejdys, J.
Halicka, K.
Godlewska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/325187.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
prognozowanie
giełda energii
cena energii
model Holta-Wintersa
sztuczne sieci neuronowe
forecasting
energy exchange
energy price
model Holt-Winters
artificial neural networks
Opis:
Zasadniczym celem artykułu było wyznaczenie prognozy ceny energii elektrycznej na Rynku Dnia Następnego Towarowej Giełdy Energii. Kolejnym istotnym celem badań było przeprowadzenie analizy porównawczej jakości otrzymanych prognoz i dokonanie rekomendacji zbudowanych modeli prognostycznych. Początkowo przeanalizowano zebrane dane, przeprowadzono dekompozycję analizowanego szeregu czasowego. Następnie wyznaczono prognozę ceny energii elektrycznej na giełdzie energii, wykorzystując takie metody, jak model Holta- Wintersa oraz sztuczne sieci neuronowe.
The main objective of this paper was to determine the forecast of the price of electricity on the POLPX Day Ahead Market. Another important aim of the study was to conduct a comparative analysis of the quality of the forecasts and make recommendations concerning the constructed forecasting models. Initially the collected data was analyzed, and the decomposition of the analyzed time series was performed. Then the forecast of electricity prices on the energy exchange was determined using methods such as the Holt-Winters model and artificial neural networks.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2015, 77; 53-61
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting oil prices
Prognozowanie cen ropy naftowej
Autorzy:
Ejdys, J.
Halicka, K.
Winkowski, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256449.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
forecasting
forecast quality
price
crude oil
Holt-Winters model
artificial neural networks
prognozowanie
jakość prognozy
cena
ropa naftowa
model Holta-Wintersa
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
The purpose of this article is the use of artificial intelligence methods and exponential smoothing methods to determine the short-term forecast of BRENT oil prices. Another important objective of the research is to conduct a comparative analysis of the quality of the forecasts and make recommendations concerning the constructed forecasting models. Historical data used in this study came from the London Stock Exchange and covered the period from January 2012 to April 2013. The selection of forecasting models was based on the visual decomposition of the time series. The comparative analysis of the quality of the forecasts was carried out, inter alia, on the basis of such measures as mean error (ME), mean absolute error (MAE), root of mean squared error (RMS), mean relative error (MAPE), and the relative error (APE).
Celem niniejszego artykułu jest zastosowanie metod sztucznej inteligencji oraz metod wygładzania wykładniczego do wyznaczenia krótkookresowej prognozy ceny ropy naftowej BRENT. Kolejnym istotnym celem badań jest przeprowadzenie analizy porównawczej jakości otrzymanych prognoz i dokonanie rekomendacji zbudowanych modeli prognostycznych. Dane historyczne wykorzystane w niniejszym badaniu pochodziły z giełdy London Stock Exchange i obejmowały okres od stycznia 2012 r. do kwietnia 2013 r. Wyboru modeli prognostycznych dokonano na podstawie wizualnej dekompozycji szeregu czasowego. Analiza porównawcza jakości otrzymanych prognoz została przeprowadzona między innymi na podstawie takich miar jak średni błąd (ME), średni bezwzględny błąd (MAE), pierwiastek ze średniego kwadratowego błędu (RMS), średni względny błąd (MAPE) oraz względny błąd (APE).
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2014, 1; 5-13
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identifying an Appropriate Forecasting Model for Forecasting Total Import of Bangladesh
Autorzy:
Khan, Tanvir
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465624.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
ARIMA model
Holt Winters’ trend and seasonality method
VAR model
Forecasting accuracy
Out-of-sample accuracy measurement
Opis:
Forecasting future values of economic variables are some of the most critical tasks of a country. Especially the values related to foreign trade are to be forecasted efficiently as the need for planning is great in this sector. The main objective of this research paper is to select an appropriate model for time series forecasting of total import (in taka crore) of Bangladesh. The decision throughout this study is mainly concerned with seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model, Holt-Winters’ trend and seasonal model with seasonality modeled additively and vector autoregressive model with some other relevant variables. An attempt was made to derive a unique and suitable forecasting model of total import of Bangladesh that will help us to find forecasts with minimum forecasting error.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 179-192
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the development of electricity from renewable energy sources in Poland against the background of the European Union countries
Prognozowanie rozwoju energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii w Polsce na tle krajów Unii Europejskiej
Autorzy:
Firlej, Krzysztof Adam
Stanuch, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201122.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Fundacja Ekonomistów Środowiska i Zasobów Naturalnych
Tematy:
electricity
forecasting
RES in the European Union
Holt-Winters model
autoregressive model
energia elektryczna
prognozowanie
OZE w Unii Europejskiej
model Holta-Wintersa
model autoregresyjny
Opis:
One of the key elements in the development of countries is energy stability particularly related to ensuring, among other things, continuity of power supply. The European Commission is trying to protect the security of energy supply by introducing internal conditions regarding the share of RES in everyday life. The aim of this article is to forecast the share of RES in electricity production for all the EU member states. The study covers the years 1985-2021, the research is based on two models: the autoregressive (AR) model and the Holt-Winters model, whereas the prediction values were deter-mined for the period 2022-2030. The prediction values showed that Denmark, as the only one of the community countries, may turn out to be self-sufficient in terms of electricity production from RES already at the turn of 2026-2027. In the case of Poland, there is a high probability that the projected RES share for 2030 will not be met. Potentially, for most EU countries, the energy produced from RES will satisfy at least 50% of electricity demand by 2030. A projection of the chances of meeting the commitments presented in the National Energy and Climate Plans regarding the share of renewable energy sources in electricity production in the EU member states in 2030 indicates that they will not be met in most EU economies.
Jednym z kluczowych elementów rozwoju krajów jest stabilność energetyczna szczególnie związana z zapewnieniem ciągłości zasilania, m.in. w energię elektryczną. Komisja Europejska próbuje uchronić bezpieczeństwo dostaw energii wprowadzając wewnętrzne uwarunkowania dotyczące udziału OZE w życiu codziennym. Celem artykułu była prognoza udziału OZE w produkcji energii elektrycznej dla wszystkich krajów członkowskich Unii Europejskiej. Badanie przeprowadzono analizując lata 1985-2021, gdzie badania oparto o dwa modele: autoregresyjny (AR) oraz model Holta-Wintersa, a wartości predykcji zostały wyznaczone dla okresu 2022-2030. Wartości prognoz wykazały, że Dania jako jedyny z krajów wspólnoty już na przełomie 2026-2027 może okazać się państwem samowystarczalnym pod względem produkcji energii elektrycznej z OZE. W przypadku Polski istnieje duże prawdopodobieństwo niespełnienia oczekiwań udziału OZE w planowanym udziale na rok 2030. Potencjalnie, dla większości krajów UE energia produkowana z OZE dla 2030 r. będzie zaspokajać przynajmniej 50% zapotrzebowania na energię elektryczną. Prognoza dotycząca szans realizacji przedstawionych w krajowych planach na rzecz energii i klimatu zobowiązań dotyczących udziału odnawialnych źródeł energii w produkcji energii elektrycznej w krajach członkowskich Unii Europejskiej w 2030 roku wskazuje, że nie zostaną one spełnione w większości gospodarek unijnych.
Źródło:
Ekonomia i Środowisko; 2023, 1; 30--50
0867-8898
Pojawia się w:
Ekonomia i Środowisko
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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