Оцінювання невизначеностей комп’ютерного моделювання з використанням байєсовського сурогатного аналізу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДмитрієва, Ольга Анатоліївна
dc.contributor.authorВагін, Олександр Вікторович
dc.date.accessioned2024-11-06T12:04:27Z
dc.date.available2024-11-06T12:04:27Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 88 с., 6 рис., 8 табл., 2 дод., 16 джерел Об’єктом дослідження є процеси сурогатного моделювання енергоспоживання в будівлях. Предметом дослідження є алгоритми байєсівського сурогатного аналізу для оцінювання невизначеностей у моделях енергоспоживання. Метою роботи є дослідження та розробка методів оцінки невизначеностей у комп'ютерному моделюванні енергоспоживання в будівлях з використанням байєсівських сурогатних моделей. Розроблено методику застосування сурогатних моделей для оцінки невизначеностей у моделюванні енергоспоживання. Моделі Random Forest та Bayesian Ridge Regression показали високу точність прогнозів та ефективні інтервали невизначеностей, конкуруючи з фізичними моделями (EnergyPlus) при менших витратах обчислювальних ресурсів. Методика може використовуватися для точної оцінки енергоспоживання в будівлях, оптимізації енергетичного менеджменту, зниження витрат та покращення екологічної ситуації. Дослідження підтвердило ефективність байєсівського сурогатного аналізу, а тому надало можливість розширити застосування методів на інші області, такі як медична діагностика та фінансове моделювання. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на вдосконалення методів оцінки невизначеностей та їх адаптацію до великих даних.
dc.description.abstractotherThesis: 88 pages, 6 figures, 8 tables, 2 appendiсes, 16 references Research Object: computer modeling of energy consumption in buildings. Research Subject: application of Bayesian surrogate analysis for uncertainty assessment in energy consumption models. The aim of the work is to study and develop methods for uncertainty assessment in computer modeling of energy consumption in buildings using Bayesian surrogate models. A methodology for applying surrogate models to assess uncertainties in energy consumption modeling has been developed. Random Forest and Bayesian Ridge Regression models demonstrated high prediction accuracy and effective uncertainty intervals, competing with physical models (EnergyPlus) while requiring significantly fewer computational resources. The methodology can be used for accurate energy consumption assessment in buildings, optimizing energy management, reducing costs, and improving the environmental situation. The research confirmed the effectiveness of Bayesian surrogate analysis, suggesting the expansion of these methods to other areas such as medical diagnostics and financial modeling. Further research may focus on improving uncertainty assessment methods and adapting them to work with large datasets.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationВагін, О. В. Оцінювання невизначеностей комп’ютерного моделювання з використанням байєсовського сурогатного аналізу : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Вагін Олександр Вікторович. - Київ, 2024. - 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70371
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбайєсівський аналіз
dc.subjectсурогатні моделі
dc.subjectенергоспоживання будівель
dc.subjectоцінювання невизначеностей
dc.subjectbayesian analysis
dc.subjectsurrogate models
dc.subjectenergy consumption of buildings
dc.subjectuncertainty assessment
dc.titleОцінювання невизначеностей комп’ютерного моделювання з використанням байєсовського сурогатного аналізу
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vahin_bakalavr.pdf
Розмір:
1.81 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи