Opis: Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych - Grzegorz Dudek

W monografii przedstawiono modele prognostyczne wykorzystujące metody uczenia maszynowego, rozpoznawania obrazów i inteligencji obliczeniowej do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych. Wspólną cechą tych modeli jest uczenie się na podstawie danych i wykorzystanie podobieństw obrazów cykli sezonowych szeregów czasowych obciążeń. Szeregi te są niestacjonarne, heteroskedastyczne, wykazują trend, wiele cykli wahań sezonowych oraz zakłócenia losowe. Nowe podejście oparte na podobieństwie obrazów i lokalnej regresji nieparametrycznej upraszcza problem prognostyczny i umożliwia konstrukcję efektywnych modeli prognostycznych. Modele to opierają się następującym założeniu: jeżeli obrazy cykli sezonowych szeregu czasowego są do siebie podobne (obrazy wejściowe), to obrazy cykli następujących po nich (obrazy prognoz) również są do siebie podobne. Założenie to pozwala budować modele prognostyczne wykorzystujące analogie pomiędzy powtarzającymi się fragmentami szeregu czasowego z wahaniami sezonowymi.

Szczegóły: Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych - Grzegorz Dudek

Tytuł: Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych
Autor: Grzegorz Dudek
Wydawnictwo: Exit
ISBN: 9788378370093
Języki: polski
Rok wydania: 2022
Ilość stron: 250
Format: 16.5x23.5cm
Oprawa: Miękka
Waga: 0.395 kg

Recenzje: Systemy uczące się oparte na podobieństwie obrazów do prognozowania szeregów czasowych obciążeń elektroenergetycznych - Grzegorz Dudek