Suchergebnisse - "КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ"
-
1
Autoren: et al.
Quelle: Известия Томского политехнического университета
Bulletin of the Tomsk Polytechnic UniversitySchlagwörter: автономные энергосистемы, электроэнергия, autoregression, Арктическая зона, автокорреляционные функции, Крайний Север, moving average, стохастический ряд, Wold decomposition, декомпозиция Вольда, скользящее среднее, метод максимального правдоподобия, краткосрочное прогнозирование, autocorrelation function, авторегрессия, адаптивное прогнозирование, partial correlation function, потребление, корреляционный анализ, stochastic series, maximum likelihood function
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74832
-
2
Schlagwörter: прогноз производства строительных материалов, прогнозирование, методы прогнозирования, краткосрочное прогнозирование, нейросеть
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/65250
-
3
Schlagwörter: Рекуррентная нейронная сеть, Обучение модели нейронной сети, Краткосрочное прогнозирование цен, Long Short-Term Memory, Криптовалютная биржа, LSTM
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/37667
-
4
Quelle: SIYOSATSHUNOSLIK, HUQUQ VA XALQARO MUNOSABATLAR JURNALI; Vol. 3 No. 4 (2024): SIYOSATSHUNOSLIK, HUQUQ VA XALQARO MUNOSABATLAR JURNALI; 57-60
Schlagwörter: товар, товарный запас, процесс производства, товарное обращение, критерии решения, целевая функция, функции суммарных затрат, закупка товаров, прогнозирование, статистические формулы, краткосрочное прогнозирование, масса товаров, метод множителей Лагранжа, модель Уильсона
Dateibeschreibung: application/pdf
-
5
Autoren:
Quelle: Известия Томского политехнического университета
Bulletin of the Tomsk Polytechnic UniversitySchlagwörter: электроэнергия, электропотребление, обучение, алгоритмы обучения, оптовые рынки, short-term load forecasting, поставки, градиентный спуск, learning algorithm, краткосрочное прогнозирование, delivery point cluster, wholesale electricity market, искусственные нейронные сети, artificial neural networks, gradient descent
Dateibeschreibung: application/pdf
-
6
Autoren: et al.
Weitere Verfasser: et al.
Schlagwörter: RENEWABLE ENERGY SOURCES, АНСАМБЛЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, ВОЗОБНОВЛЯЕМЫЕ ИСТОЧНИКИ ЭНЕРГИИ, GENERATION FORECASTING, MACHINE LEARNING, ПОРГНОЗИРОВАНИЕ ГЕНЕРАЦИИ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, SHORT-TERM FORECASTING, ENSEMBLE ALGORITHMS, КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140611
-
7
Autoren: et al.
Weitere Verfasser: et al.
Schlagwörter: METEOROLOGICAL FACTORS, АНСАМБЛЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ, МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ, MASTER'S THESIS, ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING, MACHINE LEARNING, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ENSEMBLE ALGORITHMS, SHORT-TERM FORECASTING, МЕТЕОФАКТОРЫ, КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140605
-
8
Autoren:
Schlagwörter: статистические данные, multiple linear regression, УДК 519.25, краткосрочное прогнозирование, short-term forecasting, potash industry, potash products price, statistical data, цена калийной продукции, множественная линейная регрессия, калийная отрасль
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/52082
-
9
Schlagwörter: заболеваемость, краткосрочное прогнозирование, сплайны, COVID-19, математические модели, режимы реального времени, искусственные нейронные сети, машинное обучение, программирование, временные ряды
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71220
-
10
Autoren:
Schlagwörter: краткосрочное прогнозирование, заболеваемость, режимы реального времени, программирование, временные ряды, математические модели, искусственные нейронные сети, машинное обучение, сплайны, COVID-19
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XIX Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 21-25 марта 2022 г., г. Томск; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71220
Verfügbarkeit: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71220
-
11
Autoren: et al.
Quelle: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3, № 3 (93) (2018): Control processes; 50-58
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 3, № 3 (93) (2018): Процессы управления; 50-58
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 3, № 3 (93) (2018): Процеси управління; 50-58Schlagwörter: UDC 658.5:004.94, краткосрочное прогнозирование, комплексирование прогнозных оценок, поддержка принятия решений, интервальный анализ, короткострокове прогнозування, комплексування прогнозних оцінок, підтримка прийняття рішень, інтервальний аналіз, 0211 other engineering and technologies, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology, short-term prediction, complexification of forecast estimates, decision support, interval analysis, пiдтримка прийняття рiшень, комплексування прогнозних оцiнок, iнтервальний аналiз
Dateibeschreibung: application/pdf
-
12
-
13
Autoren:
Schlagwörter: краткосрочное прогнозирование, ветроэнергетика, адаптивные методы, компактная нейронная сеть
Relation: https://zenodo.org/records/4018960; oai:zenodo.org:4018960; https://doi.org/10.5281/zenodo.4018960
-
14
Autoren:
Quelle: Electronics and Control Systems; Vol. 1 No. 63 (2020); 16-31 ; Электроника и системы управления; Том 1 № 63 (2020); 16-31 ; Електроніка та системи управління; Том 1 № 63 (2020); 16-31 ; 1990-5548
Schlagwörter: Adaptive modeling, probabilistic and statistical models, short-term forecasting, uncertainties in modeling, system analysis principles, UDC 004.942 519.816(045), Aдаптивное моделирование, вероятностно-статистические модели, краткосрочное прогнозирование, неопределенности в моделировании, принципы системного анализа, УДК 004.942 519.816(045), Aдаптивне моделювання, ймовірнісно-статистичні моделі, короткострокове прогнозування, невизначеності у моделюванні, принципи системного аналізу
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/14515/20971; https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/14515
-
15
Autoren:
Schlagwörter: Long Short-Term Memory, LSTM, Рекуррентная нейронная сеть, Обучение модели нейронной сети, Криптовалютная биржа, Краткосрочное прогнозирование цен
Geographisches Schlagwort: Гомель
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: Ястребов, А. А. Метод обучения рекуррентной нейронной сети LSTM для краткосрочного прогнозирования поведения цен на криптовалютной бирже / А. А. Ястребов, О. Д. Асенчик // Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании, производстве и научных исследованиях : материалы XXVII Республиканской научной конференции студентов и аспирантов, Гомель, 18–20 марта 2024 года / Министерство образования Республики Беларусь; Учреждение образования «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины». – Гомель : Гомельский государственный университет им. Франциска Скорины, 2024. – С. 282–283.; https://elib.gstu.by/handle/220612/37667
Verfügbarkeit: https://elib.gstu.by/handle/220612/37667
-
16
Autoren: Соболевский, Александр Сергеевич
Schlagwörter: прогнозирование, прогноз производства строительных материалов, краткосрочное прогнозирование, методы прогнозирования, нейросеть
Dateibeschreibung: application/pdf
Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/65250; 33.051
Verfügbarkeit: https://elib.belstu.by/handle/123456789/65250
-
17
Autoren:
Quelle: Problemele Energeticii Regionale 47 (3) 69-80
Schlagwörter: ветроэнергетика, energie eoliană, краткосрочное прогнозирование, short-term forecasting, wind energy, адаптивные методы, adaptive methods, metode adaptative, компактная нейронная сеть, prognoză pe termen scurt, shallow neural network, rețea neuronală compactă
Dateibeschreibung: application/pdf
Zugangs-URL: https://ibn.idsi.md/vizualizare_articol/110239
-
18
-
19
Autoren:
Schlagwörter: краткосрочное прогнозирование, производство, электроэнергия, фотоэлектрические системы, солнечная радиация, электрическая энергия, возобновляемые источники энергии
Relation: MATEC Web of Conferences. Vol. 155 : Information and Measuring Equipment and Technologies (IME&T 2017). — Les Ulis, 2018.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46993
-
20
Schlagwörter: microwave radiometric system, thermal radio radiation, remote sensing, зондирование, neural network, краткосрочное прогнозирование метеопараметров атмо-сферы, short-term forecasting of atmospheric weather parameters, радиотепловое излучение, СВЧ радиометрическая система, нейронная сеть
Nájsť tento článok vo Web of Science