Title: | Primerjava modelov za napovedovanje porabe električne energije : diplomsko delo |
---|
Authors: | ID Novak, Nik (Author) ID Strnad, Damjan (Mentor) More about this mentor...  ID Kohek, Štefan (Comentor) |
Files: | UN_Novak_Nik_2019.pdf (2,02 MB) MD5: 796820BB486CA408CDFE87F5693F4733 PID: 20.500.12556/dkum/cf0045e1-72ec-49fa-85a5-e49bf68ff7a9
|
---|
Language: | Slovenian |
---|
Work type: | Bachelor thesis/paper |
---|
Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
---|
Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
---|
Abstract: | Uspešno napovedovanje porabe električne energije je pomembno z vidika ohranitve planeta, saj zaradi ustvarjanja viška porabljamo vire brez razloga. V diplomskem delu smo primerjali dva modela za napovedovanje porabe električne energije, in sicer nevronsko mrežo LSTM in model SARIMA za napovedovanje vrednosti v časovnih vrstah. Za testiranje modelov so bili uporabljeni podatki v tedenski ločljivosti, pridobljeni od podjetja Maked Energea, d. o. o. V rezultatih se je nevronska mreža LSTM pri uporabljenih nizih podatkov izkazala kot najboljša. |
---|
Keywords: | strojno učenje, LSTM, RNN, SARIMA, napovedovanje, poraba električne energije. |
---|
Place of publishing: | Maribor |
---|
Place of performance: | Maribor |
---|
Publisher: | [N. Novak] |
---|
Year of publishing: | 2019 |
---|
Number of pages: | VI, 32 str. |
---|
PID: | 20.500.12556/DKUM-74887  |
---|
UDC: | 621.311.68(043.2) |
---|
COBISS.SI-ID: | 22786582  |
---|
NUK URN: | URN:SI:UM:DK:EUP0NNLP |
---|
Publication date in DKUM: | 21.11.2019 |
---|
Views: | 1233 |
---|
Downloads: | 141 |
---|
Metadata: |  |
---|
Categories: | KTFMB - FERI
|
---|
:
|
Copy citation |
---|
| | | Average score: | (0 votes) |
---|
Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
---|
Share: |  |
---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |