Hledat
Zobrazují se záznamy 1-2 z 2
Prediction of energy load profiles
Predikce profilů spotřeby elektrické energie
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Fink, Jiří
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Prediction of energy load profiles is an important topic in Smart Grid technologies. Accurate forecasts can lead to reduced costs and decreased dependency on commercial power suppliers by adapting to prices on energy market, ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Deep Neural Networks for Time Series Forecasting
Předpovídání časových řad pomocí hlubokých neuronových sítí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 03. 02. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Time series forecasting is a task of both academic and pragmatic interest. Although it has been long dominated by qualitative methods and simple quan- titative methods, machine learning and deep learning algorithms in ...
Předpovı́dánı́ časových řad je úloha, která má jak akademické tak prak- tické využitı́. Přestože byla po dlouhou dobu řešena předevšı́m kvalitativnı́mi metodami a jednoduchými kvantitativnı́mi modely, ...
Předpovı́dánı́ časových řad je úloha, která má jak akademické tak prak- tické využitı́. Přestože byla po dlouhou dobu řešena předevšı́m kvalitativnı́mi metodami a jednoduchými kvantitativnı́mi modely, ...