Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Idea zastosowania zautomatyzowanych metod doboru zmiennych objaśniających dla celów optymalizacji kosztów zakupu danych wejściowych do prognozowania dobowego profilu obciążenia KSE

Czapaj Rafał, Szablicki Mateusz, Rzepka Piotr

Przegląd Elektrotechniczny

|

2019

|

R. 95, nr 8

29--32

PL

Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego. Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania prognoz dobowego obciążenia KSE.

EN

The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation, the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory variables) for later forecasting of NPS daily loads.

2

Optimizing the acquisition cost of input data for daily National Power System load forecasts using automated statistical methods

Czapaj R.

Acta Energetica

|

2017

|

nr 3

37--42

EN

The paper presents the possibility of using statistical methods to automate the selection of explanatory variables to balance the daily load of the National Power System (NPS). With automation, the cost of input forecast purchase may be optimized by minimizing their number, and the results also allow for a reduction in the effort required to select input parameters (explanatory variables) for later forecasting of NPS daily loads.

PL

Artykuł prezentuje możliwość skorzystania z metod statystycznych automatyzujących dobór zmiennych objaśniających na przykładzie dobowego obciążenia Krajowego Systemu Elektroenergetycznego (KSE). Automatyzacja pozwala na optymalizację kosztów zakupu prognoz wejściowych dzięki minimalizacji ich liczby, a uzyskane wyniki pozwalają dodatkowo na zmniejszenie nakładów pracy związanych z wyborem parametrów wejściowych (zmiennych objaśniających) na potrzeby późniejszego opracowywania prognoz dobowego obciążenia KSE.

3

Identification of driving factors for presence of endemic species in the Aglasun district of the Mediterranean Region, Turke

Ozkan K.

Polish Journal of Ecology

|

2012

|

Vol. 60, nr 2

291-30

EN

This study was addressed to environmental factors significantly influencing the habitat preferences of endemic species and to obtain a model of their common habitat preferences in the Aglasun district. The district, covering an area of 55,000 hectares, is located in the lakeland subregion of the Mediterrranean region, Turkey. Data were collected from 199 sample plots (20 x 20 m ) and in total 40 endemic taxa was recorded in 124 plots which include minimum one endemic species. Wilcoxon rank-sum statistic and Pearson chisquared tests were used for continuous and categorical explanatory variables, respectively. The factors playing important roles in habitat preferences of endemic species were following: altitude, radiation index, soil texture, landscape position and landform. Generalized additive model was used for modelling the habitat preferences of endemic taxa. To obtain the best model, all significant environmental factors were evaluated by selecting stepwise option. Finally, the best model was obtained (training AUC = 0.816, and crossvalidation AUC = 0.800) by using altitude and landform variables.