Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Inżynieria Rolnicza

2 2009

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: short-term predicting

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. II. Opracowanie predykcyjnych modeli relacyjnych

Małopolski J., Trojanowska M.

Inżynieria Rolnicza

2009

R. 13, nr 5

185-191

Opracowano modele relacyjne do krótkoterminowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich. Przy ich wyznaczaniu skorzystano z opisanych w części I algorytmów wyznaczania modeli rozmytych. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność zbudowanych w ten sposób modeli relacyjnych do predykcji z wyprzedzeniem godzinowym.

The research involved development of relationship models for short-term predicting of electric energy demand for rural consumers. When defining them, the researchers used algorithms for determining fuzzy models described in part I. Completed analysis has proven that relationship models built in this way are useful for prediction with one-hour advance.

Modele rozmyte zapotrzebowania na moc dla potrzeb krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi. Cz. I. Algorytmy wyznaczania modeli rozmytych

Małopolski J., Trojanowska M.

Inżynieria Rolnicza

2009

R. 13, nr 5

177-183

Opracowano i oprogramowano algorytmy wyznaczania modeli rozmytych, a w szczególności algorytm doboru zmiennych wejściowych do modeli oraz algorytm wyznaczania struktury modeli. Spowodowało to przyśpieszenie procesu budowy modeli prognostycznych opartych na teorii zbiorów rozmytych, dając w ten sposób możność łatwego ich zastosowania do prognozowania zużycia energii elektrycznej na wsi.

The scope of the research involved development and programming of algorithms for determining fuzzy models, and in particular an algorithm for selecting input variables for models and an algorithm for determining the structure of models. This resulted in the acceleration of the process involving construction of predicting models based on fuzzy set theory, thus making it possible to use them for predicting electric energy consumption in the country.