Нейросіткове моделювання вибору моделей прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної системи

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОстапченко, К. Б.
dc.contributor.authorТроценко, Владислав Вікторович
dc.date.accessioned2020-02-20T13:32:57Z
dc.date.available2020-02-20T13:32:57Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenThe object of the study is the electricity market as a complex organizational and technical system. The subject of the study is the prediction of the subjects of complex organizational and technical. The purpose of this work is to increase the level of accuracy of electricity tariff formation by predicting the status of market entities based on the neural network choice of their models of operation. In the course of the work the object of the research was analyzed and the characteristics of the subjects of the electricity market as a complex OTS were identified. The reasoned choice of the forecasting model for realization of the processes of formation of tariffs for electricity is made based on the analysis of the behavior of the OTS entities. The algorithm of training of a neural model is developed and indicators of an estimation of level of its efficiency are determined. An experimental study of the proposed neural model for predicting the status of OTS subjects was conducted to determine the possibility of its practical application. Total capacity: 96 pages, 30 pictures, 24 tables, 2 additions and 23 references.uk
dc.description.abstractukОб’єктом дослідження є ринок електричної енергії як складна організаційно-технічна система. Предметом дослідження є прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної. Метою роботи є підвищення рівня точності формування тарифів на електричну енергію за рахунок прогнозування стану суб’єктів ринку на базі нейросіткового вибору моделей їх функціонування. У ході роботи проаналізовано об’єкт дослідження та виявлено характерні особливості суб’єктів ринку електроенергії як складної ОТС. Проведено аргументований вибір моделі прогнозування для реалізації процесів формування тарифів на електричну енергію на основі аналізу поведінки суб’єктів ОТС. Розроблено алгоритм тренування нейронної моделі та визначено показники оцінки рівня її ефективності. Проведено експериментальне дослідження запропонованої нейронної моделі прогнозування стану суб’єктів ОТС для визначення можливості її практичного застосування. Магістерська дисертація: 96 с., 30 рис., 24 табл., 2 додатки та 23 посилання. Ключові слова: організаційно-технічна система, нейронна сітка, прогнозування стану, ринок електричної енергії.uk
dc.format.page94 c.uk
dc.identifier.citationТроценко, В. В. Нейросіткове моделювання вибору моделей прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної системи : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Троценко Владислав Вікторович. – Київ, 2019. – 94 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31819
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ Ім. Ігоря Сiкорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectорганізаційно-технічна системаuk
dc.subjectнейронна сіткаuk
dc.subjectпрогнозування стануuk
dc.subjectринок електричної енергіїuk
dc.subjectorganizational and technical systemuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectstate forecastinguk
dc.subjectelectricity marketuk
dc.subject.udc004.89:65.011.56uk
dc.titleНейросіткове моделювання вибору моделей прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної системиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи