Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
W niniejszym artykule przedstawiono metodykę zastosowania zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego do prognozowania dostaw energii elektrycznej i różnicy bilansowej. Opracowane podejście pozwala na tworzenie prognoz z uwzględnieniem: różnych horyzontów czasowych prognoz, warunków na dostępność danych uczących, sposobu agregacji prognoz w zależności od żądanej rozdzielczości wynikowego szeregu,...
Analizowano wyniki obliczeń ryzyka błędnej prognozy zapotrzebowania na gaz ziemny. Prognozowanie wykonano metodą sztucznych sieci neuronowych. W modelu prognostycznym uwzględniano pięć czynników (dzień tygodnia, dzień miesiąca, miesiąc, temperaturę, godzinę). Ryzyko uzyskania błędnej prognozy szacowano na podstawie względnych błędów prognozy, które obliczano na podstawie rzeczywistych i prognostycznych...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.