Суліма, Світлана ВалеріївнаБлазнов, Володимир Миколайович2021-02-112021-02-112020-12Блазнов, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/39332Робота 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.ukAnomaly DetectionFeature SelectionMicroGridBig DataMachine LearningMaster Thesis80 с.621.391