Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Explanatory variable selection using the MARSplines method on the example of forecasting the daily 15-minute peak power load in the national power system
Języki publikacji
Abstrakty
Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie szczytowego obciążenia dobowego KSE. Testy ex post dotyczyły 10 zbiorów zmiennych objaśniających dla metod statystycznych klasycznych i typu Data Mining. Uzyskana macierz wyników pozwala wstępnie wybrać najkorzystniejszy zbiór zmiennych objaśniających i metodę statystyczną.
The article examines the possibility of using statistical methods for the automated selection of explanatory variables of the daily peak demand in the National Power System. An analysis of 10 explanatory variable sets was conducted through classical and Data Mining methods. The obtained results, which are presented as a matrix of (ex-post) statistical measures, prove to be useful in the selection of the appropriate statistical method and the selection of explanatory variables.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
9--12
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- PSE Innowacje Sp. z o.o., Centrum Kompetencji Badania i Rozwój, ul. Jordana 25, 40-056 Katowice
autor
- Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk, Kraków, ul. J. Wybickiego 7A, 31-261 Kraków
autor
- Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk, Kraków, ul. J. Wybickiego 7A, 31-261 Kraków
Bibliografia
- [1] Friedman J. H. , Multivariate Adaptive Regression Splines, The Annals of Statistics, (1991), 19:1, 1-141
- [2] Friedman J. H. , Estimating Functions of Mixed Ordinal and Categorical Variables Using Adaptive Splines, New Directions in Statistical Data Analysis and Robustness (Morgenthaler, Ronchetti, Stahel, eds.), Birkhauser, (1993)
- [3] Friedman J. H. , Fast MARS, Stanford University Department of Statistics, Technical Report 110, (1993)
- [4] Witryna internetowa: www.statsoft.pl (dostęp: 2018.06.16)
- [5] Sokołowski A., Pasztyła A., Data Mining w prognozowaniu zapotrzebowania na nośniki energii, StatSoft Polska Sp. z o. o., (2004), 91-102
- [6] Sokołowski A., Metody stosowane w Data Mining, StatSoft Polska Sp. z o. o., (2002), 5-12
- [7] Wątroba G., Przykład rozwiązania zagadnienia predykcyjnego za pomocą technik Data Mining, StatSoft Polska Sp. z o. o., (2002), 83-94
- [8] Migut G., Czy stosowanie metod Data Mining może przynosić korzyści w badaniach naukowych? StatSoft Polska Sp. z o. o., (2009), 49-65
- [9] Nisbet N., Elder J., Miner G., Handbook of Statistical Analysis & Data Mining, Elsevier Inc., (2009), 83, 159-163
- [10] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference and Prediction, (2001), Springer
- [11] Söderström M., Sohlenius G., Rodhe L., Piikki K., Adaptation of regional digital soil mapping for precision agriculture, Precision Agric/Springerlink, (2016), 1-20
- [12] Lewicki P., Hill T., Statistics: Methods and Applications, 403-409
- [13] Witryna internetowa www.twojapogoda.pl
- [14] Witryna internetowa www.tvnmeteo.tvn24.pl
- [15] Witryna internetowa www.pse.pl
- [16] Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne - Teoria, przykłady, zadania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa (2003)
- [17] Witkowska D., Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania (Podręcznik z przykładami i zadaniami), Oficyna Ekonomiczna, Kraków (2005)
- [18] Kot S.M., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka - Podręcznik dla studiów ekonomicznych, Centrum Doradztwa i Informacji, Warszawa (2007)
- [19] StatSoft Polska, STATISTICA - Przewodnik, Wydawnictwo StatSoft Polska Sp. Z o.o., Kraków (2008)
- [20] Helt P., Parol M., Piotrowski P., Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa (2000)
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-049fa7b4-6bd5-4d26-9580-12f783a4fb37