Модифікований метод машинного навчання для обробки даних в мережі MicroGrid
Вантажиться...
Дата
2020-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Робота містить 76 сторіноки, 19 рисунків та 2 таблиці. Було використано 17 джерел.
Мета роботи. Метою даної роботи є підвищення ефективності обробки великих даних у MicroGrid за рахунок методу машинного навчання, що відрізняється гібридним методом прогнозування навантаження в системі.
В магістерскій десиртації розглядається задача застосування Anomaly Detection та Future Selection як гібридний засіб Machine Learning для обробки великих даних та прогнозування навантаження системи. Наукова новизна отриманих результатів полягає у отриманні подальшого розвитку теорії застосування методів машинного навчання для обробки та аналізу великих даних (Big Data) в частині прогнозування навантеження в системах MicroGrid[1]. Запропоновано розв’язання задачі прогнозування навантаження застосування методів опорних векторів (SVM) та Future Selection. Проведено аналіз та порівняння з іншими методами та виявлено переваги даного методу.
Опис
Ключові слова
Anomaly Detection, Feature Selection, MicroGrid, Big Data, Machine Learning
Бібліографічний опис
Блазнов, В. М. Модифікований метод машинного навчання для обробки даних в мережі MicroGrid : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Блазнов Володимир Миколайович. – Київ, 2020. – 80 с.