Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Recurrence plots of electricity price series and the prediction of electricity prices using artificial neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00223472" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00223472 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21230/14:00226140

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Recurrence plots of electricity price series and the prediction of electricity prices using artificial neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we focus on analyzing the electricity prices using recurrence plots and predicting it using radial basis artificial neural networks. Due to these features, electricity behavior seems rather chaotic. At first we will estimate the time delayand the embedding dimension, which is needed for recurrence plots. First part of this paper is to answer the question if the electricity price dynamics is generated by non-linear deterministic dynamic process. Recurrence Plots are graphical tools basedon Phase Space Reconstruction. Recurrence Quantification Analysis (RQA) is a statistical quantification of RPs. RP and RQA are good at working with non-stationarity and noisy data, in detecting changes in data behavior, in particular in detecting breaks,like a phase transition and in informing about other dynamic properties of a time series. Later we focus on building model using artificial neural networks to predict future prices and analyze prediction horizon.

  • Název v anglickém jazyce

    Recurrence plots of electricity price series and the prediction of electricity prices using artificial neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we focus on analyzing the electricity prices using recurrence plots and predicting it using radial basis artificial neural networks. Due to these features, electricity behavior seems rather chaotic. At first we will estimate the time delayand the embedding dimension, which is needed for recurrence plots. First part of this paper is to answer the question if the electricity price dynamics is generated by non-linear deterministic dynamic process. Recurrence Plots are graphical tools basedon Phase Space Reconstruction. Recurrence Quantification Analysis (RQA) is a statistical quantification of RPs. RP and RQA are good at working with non-stationarity and noisy data, in detecting changes in data behavior, in particular in detecting breaks,like a phase transition and in informing about other dynamic properties of a time series. Later we focus on building model using artificial neural networks to predict future prices and analyze prediction horizon.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    POSTER 2014 - 18th International Student Conference on Electrical Engineering

  • ISBN

    978-80-01-05499-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1-8

  • Název nakladatele

    Czech Technical University

  • Místo vydání

    Prague

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    15. 5. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku