Методи прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМихайлова, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorЛиштван, Владислав Валерійович
dc.date.accessioned2025-01-21T12:59:14Z
dc.date.available2025-01-21T12:59:14Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність теми. Енергетика є ключовою складовою економічного розвитку країни, а забезпечення стабільного постачання енергії є критично важливим завданням. Використання методів штучного інтелекту дозволяє точно прогнозувати майбутні потреби в енергії, враховуючи різні фактори, що впливають на енергоспоживання. Мета роботи – розробка веб-системи прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту. Завдання дослідження: - провести аналіз існуючих веб-систем прогнозування енергоспоживання та методів прогнозування; - обрати технології розробки веб-системи прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту; - обрати методи прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту; - розробити програмну систему прогнозування енергоспоживання з використанням методів на основі штучного інтелекту; - провести апробацію розробленої програмної системи та протестувати її. Об’єкт дослідження – методи прогнозування на основі штучного інтелекту. Предмет дослідження – прогнозування енергоспоживання з використанням методів на основі штучного інтелекту. Практична цінність результатів отриманих в роботі полягає в наданні можливості прогнозування енергоспоживання на основі історичних даних енергоспоживання. Апробація результатів роботи. Результати дисертації було представлено на VIII Міжнародній науково-практичній конференції «INNOVATIVE DEVELOPMENT OF SCIENCE, TECHNOLOGY AND EDUCATION», 9-11 травня, 2024, м. Ванкувер, Канада.
dc.description.abstractotherRelevance of the Topic. Energy is a key component of a country's economic development, and ensuring a stable energy supply is a critically important task. The use of artificial intelligence (AI) methods enables accurate forecasting of future energy needs while considering various factors affecting energy consumption. Objective of the Study – to implement a web-based energy consumption forecasting system using artificial intelligence methods. Research Tasks: - analyze existing web-based energy consumption forecasting systems and forecasting methods; - select technologies for developing the web-based energy consumption forecasting system using artificial intelligence; - choose energy consumption forecasting methods based on artificial intelligence; - develop a software system for energy consumption forecasting using AI-based methods; - conduct testing and validation of the developed software system. Object of the Study – artificial intelligence methods. Subject of the Study – energy consumption forecasting using artificial intelligence methods. Practical Value of the Results lies in enabling energy consumption forecasting based on historical energy consumption data. Validation of Research Results. The findings of this dissertation were presented at the VIII International Scientific and Practical Conference “INNOVATIVE DEVELOPMENT OF SCIENCE, TECHNOLOGY AND EDUCATION”, May 9–11, 2024, Vancouver, Canada.
dc.format.extent89 с.
dc.identifier.citationЛиштван, В. В. Методи прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Лиштван Владислав Валерійович. – Київ, 2024. – 89 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72084
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеб-сервіс
dc.subjectвеб-система
dc.subjectенергоспоживання
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectметоди прогнозування
dc.subjectweb service
dc.subjectweb system
dc.subjectenergy consumption
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectforecasting methods
dc.titleМетоди прогнозування енергоспоживання на основі штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lishtvan_magistr.pdf
Розмір:
3.28 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи