ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ КЛАСТЕРОМ ЗДАНИЙ УНИВЕРСИТЕТСКОГО КАМПУСА

?

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ КЛАСТЕРОМ ЗДАНИЙ УНИВЕРСИТЕТСКОГО КАМПУСА

Системы управления и информационные технологии. 2022. С. 92–99.

Саввин Н. В., Васенин Д. Н., Головинский П. А.

Представлена система имитационного моделирования для прогнозирования потребления электроэнергии кластером зданий на основе поведения потребителей. Модель основана на алгоритмах, моделирующих энергопотребление зданий, и статистических моделях, представляющих поведение пользователей.

Язык: русский

DOI

Ключевые слова: прогнозирование временных рядов

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: УЛУЧШЕНИЕ LSTM-МОДЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ ВЕКТОРНО-ВРЕМЕННОГО КОДИРОВАНИЯ

Саввин Н. В., Научный журнал. Инженерные системы и сооружения 2025 С. 148–154

В работе предложен метод повышения точности прогнозирования временных рядов с использованием векторно-временного кодирования для улучшения LSTM-моделей. Показано, что простая однонаправленная LSTM с правильным кодированием временных признаков может превзойти сложные архитектуры, такие как Bi-LSTM и CNN-LSTM. Подчёркивается важность представления временных данных для эффективности нейросетей. Метод протестирован на задаче краткосрочного прогноза электропотребления (5 минут, горизонт 24 часа). ...

Добавлено: 23 октября 2025 г.

Прогнозирование энергопотребления на основе автоматического машинного обучения

Данилов К. В., Автоматизация. Современные технологии 2020 Т. 74 № август 2020 С. 402–407

Рассмотрена задача прогнозирования энергопотребления на основе автоматического машинного обучения. Приведена схема процесса автоматического создания и применения модели прогнозирова ния. Предлагаемый подход апробирован на основе данных о потреблении электроэнергии в регионах России. Проведённый вычислительный эксперимент показал высокую эффективность разработан ной модели. Точность прогнозирования составила 97...99 %. ...

Добавлено: 13 июня 2022 г.

Некоторые подходы к моделированию отдельных макроэкономических показателей

Астафьева Е.В., Дробышевский С.М., Идрисов Г.И. и др., М.: Издательство Института Гайдара, 2019.

В настоящее издание вошли три работы ведущих специалистов Института Гайдара, подготовленные по результатам научно-исследовательских работ института в 2018 г. В первой работе предложено развитие методики декомпозиции темпов роста ВВП России. Проведен расчет показателей структурной безработицы и совокупной факторной производительности для российской экономики. В рамках различных сценариев макроэкономической динамики на 2019–2024 гг. получены оценки структурной, внешнеторговой ...

Добавлено: 31 октября 2019 г.

Можно ли снять «проклятие размерности»? Пространственные спецификации многомерных моделей волатильности

Лакшина В. В., Прикладная эконометрика 2014 Т. 36 № 4 С. 61–78

Статья посвящена задаче оценки многомерной волатильности портфеля, состоящего из двадцати акций американских компаний. Сформулированы и оценены шесть спецификаций многомерных моделей волатильности: BEKK, GO-GARCH и ССС, показано, что пространственные спецификации многомерных моделей волатильности позволяют снизить размерность задачи и в некоторых случаях превосходят общие спецификации при внутривыборочном и вневыборочном сравнениях. ...

Добавлено: 2 октября 2014 г.

МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В 2 Т. Т.2 МОДЕЛИ И МЕТОДЫ. Учебник и практикум для академического бакалавриата

Светуньков С. Г., М.: Юрайт, 2016.

В учебнике рассмотрены современные методы и модели социально-экономического прогнозирования, чаще всего используемые на практике. Существенная часть экономических решений нацелена на получение результатов в будущем, поэтому для принятия верного управленческого решения необходимо грамотное социально-экономического прогнозирование, невозможное без знания соответствующих методов и моделей. В связи с этим обязательным условием подготовки высококвалифицированного экономиста и менеджера является изучение им ...

Добавлено: 25 июля 2014 г.