Методи заповнення пропусків у даних по електроспоживанню

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГубарев, Вячеслав Федорович
dc.contributor.authorБондаренко, Юлія Григорівна
dc.date.accessioned2024-02-01T13:24:52Z
dc.date.available2024-02-01T13:24:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 92 с., 12 рис., 25 табл., 1 дод., 33 джерела. Актуальність теми: події минулої осені та зими завдали сильного удару по електросистемі нашої країни. Сьогодні, як ніколи, потрібно приділяти увагу ефективному аналізу, передбаченню та прогнозуванню електроспоживання. А для того, щоб на отримані результати дійсно можна було б покладатися, необхідно, щоб вхідні дані були якомога якіснішими та повними, тобто не містили пропусків. Метою роботи є дослідження методів боротьби з пропущеними значеннями в часових рядах електроспоживання. Основна частина роботи полягала: - в експериментальній перевірці ефективності існуючих методів для вирішення задачі заповнення пропусків на даних по електроспоживанню; - в порівнянні отриманих результатів для кожного методу; - в визначенні які методи мають потенціал для ефективного практичного застосування в розглянутій галузі. Об’єктом дослідження є часові ряди споживання електроенергії в Україні. Предметом дослідження є різні методи заповнення пропусків у часових рядах. Методи дослідження: заповнення модою чи медіаною, інтерполяція, метод регресії (Лінійна регресія, Баєсова рідж-регресія, Опорна векторна регресія, Випадковий ліс та Адаптивний бустінг). Розглянуті методи мають різний алгоритм підходу до вирішення проблеми.uk
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 92 p., 12 fig., 25 tab., 1 appendix, 33 sources. Relevance of the topic: the events of last fall and winter dealt a heavy blow to the electricity system of our country. Today, more than ever, attention needs to be paid to effective analysis, prediction and forecasting of electricity consumption. It is necessary that the input data be as high-quality and complete as possible, i.e. do not contain gaps in order for the obtained results to be really reliable. The purpose of the work is to study methods of combating missing values in time series of electricity consumption. The main part of the work consisted of: - experimental verification of the effectiveness of existing methods for solving the problem of filling gaps in data on electricity consumption; - comparison of the obtained results for each method; - determining which methods have the potential for effective practical application in the field under consideration. The object of the study is the time series of electricity consumption in Ukraine. The subject of the study is various methods of filling gaps in time series. Research methods: mode or median filling, interpolation, regression method (Linear regression, Bayesian ridge regression, Support vector regression, Random forest and Adaptive boosting). The considered methods have a different algorithm for solving the problem.uk
dc.format.extent92 с.uk
dc.identifier.citationБондаренко, Ю. Г. Методи заповнення пропусків у даних по електроспоживанню : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Бондаренко Юлія Григорівна. - Київ, 2024. - 92 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64199
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectзаповнення пропусківuk
dc.subjectелектроспоживанняuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.subjectрегресійна модельuk
dc.subjectgap fillinguk
dc.subjectpower consumptionuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectregression modeluk
dc.subject.udc004.622uk
dc.titleМетоди заповнення пропусків у даних по електроспоживаннюuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи