magistrsko delo
Jure Lečnik (Avtor), Tomaž Košir (Mentor), Dejan Velušček (Komentor)

Povzetek

Napoved urne porabe električne energije za dan vnaprej z metodami strojnega učenja

Ključne besede

nevronske mreže;metoda podpornih vektorjev;SVM;SVR;poraba elektrike;predprocesiranje podatkov;xgboost;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UL FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Založnik: [J. Lečnik]
UDK: 51
COBISS: 18214233 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 976
Št. prenosov: 326
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Forecast of hourly day-ahead electricity consumption with machine learning methods
Sekundarne ključne besede: neural networks;SVM;SVR;electricity consumption;data preprocessing;xgboost;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za matematiko in fiziko, Oddelek za matematiko, Finančna matematika - 2. stopnja
Strani: 57 str.
ID: 10927460
Priporočena dela:
, magistrsko delo
, ni podatka o podnaslovu
, magistrsko delo Organizacija in management informacijskih sistemov
, diplomsko delo
, magistrsko delo Management delovnih procesov, Proizvodni management