Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Shallot Price Forecasting Models: Comparison among Various Techniques

Kasemset Chompoonoot, Phuruan Kanokrot, Opassuwan Takron

Production Engineering Archives

|

2023

|

Vol. 29, Iss. 4

348-355

EN

Shallot is one of several horticultural products exported from Thailand to various countries. Despite an increase in shallot prices over the years, farmers face challenges in price forecasting due to fluctuations and other relevant factors. While different forecasting techniques exist in the literature, there is no universal approach due to varying problems and datasets. This study focuses on predicting shallot prices in Northern Thailand from January 2014 to December 2020. Traditional and machine learning models, including ARIMA, Holt-Winters, LSTM, and ARIMA-LSTM hybrids, are proposed. The LSTM model considers temperature and rainfall as influencing factors. Evaluation metrics include RMSE, MAE, and MAPE. Results indicate that the ARIMA-LSTM hybrid model performs best, with RMSE, MAE, and MAPE values of 10.275 Baht, 8.512 Baht, and 13.618%, respectively. Implementing this hybrid model can provide shallot farmers with advanced price information for informed decision-making regarding cultivation expansion and production management.

2

SARIMA and Holt-Winters method based microgrids for load and generation forecasting

Shah Aftab Ahmad, Khan Zafar A., Altamimi Abdullah

Przegląd Elektrotechniczny

|

2021

|

R. 97, nr 12

38--44

EN

The modern power grid faces challenges regarding many complex factors affecting both demand and generation; including growth in demand; incorporating large-scale renewable power penetration; uncertainties in climate change; lack of historical data; and coordination of the large volume of data. These issues have resulted in complications in forecasting load and generation in microgrids. The loads are becoming more erratic and the generation is intermittent. Thus, this paper presents a study of different forecasting approaches for load and generation, by comparing multiple univariate and multivariate methods to analyse their effect. The study also proposes seasonal models: the SARIMA model taking into consideration the historical load, the correlation of weather data and renewable integration to estimate future behaviour of the microgrid by predicting one day ahead using critical load data; whereas the Holt Winters method is used for generation forecasting. A case study is simulated using realworld microgrid data for the selected geographic location in Australia. The results suggest that for the day-ahead load forecast, the SARIMA model performed relatively better compared to MLR, Holt-Winters additive and multiplicative methods; whereas, for generation forecasting, Holt-Winters Additive Method and SARIMA perform well for Autumn and Summer respectively. The results suggest that the proposed approach of using different seasonal models for load and generation forecasting yields higher accuracy as compared to conventional forecasting.

PL

Nowoczesna sieć energetyczna stoi przed wyzwaniami dotyczącymi wielu złożonych czynników wpływających zarówno na popyt, jak i na wytwarzanie; w tym wzrost popytu; włączenie penetracji energii odnawialnej na dużą skalę; niepewność w zmianach klimatu; brak danych historycznych; i koordynacja dużej ilości danych. Problemy te spowodowały komplikacje w prognozowaniu obciążenia i generacji w mikrosieciach. Obciążenia stają się coraz bardziej nieregularne, a generacja jest przerywana. Dlatego w niniejszym artykule przedstawiono badanie różnych podejść do prognozowania obciążenia i generacji, porównując wiele metod jednowymiarowych i wielowymiarowych w celu przeanalizowania ich wpływu. W badaniu zaproponowano również modele sezonowe: model SARIMA uwzględniający obciążenie historyczne, korelację danych pogodowych i integrację odnawialną w celu oszacowania przyszłego zachowania mikrosieci poprzez prognozowanie z jednodniowym wyprzedzeniem przy użyciu danych o obciążeniu krytycznym; natomiast do prognozowania generacji wykorzystywana jest metoda Holta Wintersa. Studium przypadku jest symulowane przy użyciu rzeczywistych danych mikrosieci dla wybranej lokalizacji geograficznej w Australii. Wyniki sugerują, że w przypadku prognozy obciążenia dnia następnego model SARIMA sprawował się relatywnie lepiej w porównaniu z metodami addytywnymi i multiplikatywnymi MLR, Holta-Wintersa; podczas gdy w przypadku prognozowania generacji, metoda Holt-Winters Additive Method i SARIMA dobrze sprawdzają się odpowiednio w okresie jesiennym i letnim. Wyniki sugerują, że zaproponowane podejście polegające na wykorzystaniu różnych modeli sezonowych do prognozowania obciążeń i generacji zapewnia wyższą dokładność w porównaniu z prognozowaniem konwencjonalnym.

3

Anthropogenic and Climatic Causality of Changes in the Hydrological Regime of the Dnieper River

Pichura Vitalii Ivanovich, Potravka Larisa Aleksandrovna, Skrypchuk Petro Mikhalovich, Stratichuk Natalia Vladimirovna

Journal of Ecological Engineering

|

2020

|

Vol. 21, nr 4

1--10

EN

The intensive use of water resources and the transformation of natural landscapes under the influence of human economic activity have led to changes in the natural water balance of river drainage basins. The negative processes thereof are intensified by climatic changes that have significantly disturbed the hydrological regime, determined by changes in water content and river flow dynamics. The retrospective study and prediction of the flow of the Dnieper River was carried out using multivariate statistics and adaptive methods of nonlinear time series analysis. The anomalous features were identified and the main periods of changes in the water regime of the river for 190 years (1818–2008) were determined using the standard root-mean-square deviation and wavelet analysis. As a result of non-linear prediction, it was determined that if the tendency of anthropogenic and climatic formation of the water regime of the Dnieper River sustains, there is a 90% probability of insignificant but steady trend and cyclical reduction of the average annual flow by 1.6 m3/s per year to 1120 ± 270 m3/s by 2040. The results of the detailed retrospective analysis for 190 years and the prediction of the probability of changes in the flow of the Dnieper river confirm the previous conclusions of many scientists regarding the significant transformation of the ecosystem of the transboundary river and provide new knowledge regarding the main stages of formation of the water regime and the probability of further regulation of the flow of the Dnieper river if the current conditions of the negative impact of economic activities are maintained in the transboundary basin.