Využití rekurentních neuronových sítí pro predikci spotřeby zemního plynu

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F06%3A00041052" target="_blank" >RIV/67985807:_____/06:00041052 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Reccurent Neural Networks based Gating for Natural Gas Load Prediction System
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper the problem of seasonal dependency is tackled with a recurrent neural network used as a gate for a statistical mixture model. The resulting gating system is capable of reliable identification of the start and end of the heating season and,combined with the statistical models, of accurate predictions of gas load.
Název v anglickém jazyce
Reccurent Neural Networks based Gating for Natural Gas Load Prediction System
Popis výsledku anglicky
In this paper the problem of seasonal dependency is tackled with a recurrent neural network used as a gate for a statistical mixture model. The resulting gating system is capable of reliable identification of the start and end of the heating season and,combined with the statistical models, of accurate predictions of gas load.

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)

Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)