Řízení rizika spotřeby zemního plynu pomocí genetických algoritmů.
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00405636" target="_blank" >RIV/67985807:_____/05:00405636 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21260/05:06118086
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Risk Management of the Natural Gas Consumption using Genetic Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
In this contribution we discuss a possibility to connect the natural gas consumption prediction module with a risk management module. The optimal selection of possible regulations of individual consumers is performed by maximizing of the economical profit or minimizing of the company loss. The number of possible combination is very large and therefore we use genetic algorithms (GA) as a powerful tool.
Název v anglickém jazyce
Risk Management of the Natural Gas Consumption using Genetic Algorithms
Popis výsledku anglicky
In this contribution we discuss a possibility to connect the natural gas consumption prediction module with a risk management module. The optimal selection of possible regulations of individual consumers is performed by maximizing of the economical profit or minimizing of the company loss. The number of possible combination is very large and therefore we use genetic algorithms (GA) as a powerful tool.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/1ET400300513" target="_blank" >1ET400300513: Matematické modelování spotřeby zemního plynu zákazníků s malým a středním odběrem</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
15
Číslo periodika v rámci svazku
-
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
425-436
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—