Wynik wyszukiwania
Zapytanie: ZMIENNE OBJAŚNIAJĄCE
Liczba odnalezionych rekordów: 2



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/2
Nr opisu: 0000135567
Tytuł oryginału: Optimizing predictor variables in artificial neural networks when forecasting raw material prices for energy production
Autorzy: Marta Matyjaszek, G. F. Valverde, A. Krzemień, Krzysztof Wodarski, P. R. Fernandez.
Źródło: -Energies 2020 vol. 13 iss. 8, art. no. 2017 s. 1-15, bibliogr. 45 poz.
Impact Factor: 2.702
Punktacja MNiSW: 140.000
e-ISSN: 1996-1073
DOI:
Słowa kluczowe polskie: surowiec ; prognozowanie cen ; sztuczna sieć neuronowa ; zmienne objaśniające ; zmienna opóźniona ; ruchome okno ; węgiel koksowy ; gaz ziemny ; ropa naftowa ; węgiel
Słowa kluczowe angielskie: raw material ; price forecasting ; artificial neural network ; explanatory variables ; lagged variable size ; rolling window ; coking coal ; natural gas ; crude oil ; coal
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: CC-BY open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


2/2
Nr opisu: 0000130857
Tytuł oryginału: Idea zastosowania zautomatyzowanych metod doboru zmiennych objaśniających dla celów optymalizacji kosztów zakupu danych wejściowych do prognozowania dobowego profilu obciążenia KSE
Tytuł w wersji angielskiej: The concept of explanatory variables automated selection methods usage for input data purchase cost optimization in the scope of National Power System daily load profile forecasting
Autorzy: R. Czapaj, Mateusz Szablicki, Piotr Rzepka.
Źródło: -Prz. Elektrot. 2019 R. 95 nr 8, s. 29-32, bibliogr. 12 poz.
Punktacja MNiSW: 20.000
p-ISSN: 0033-2097
e-ISSN: 2449-9544
DOI:
Słowa kluczowe polskie: zapotrzebowanie na moc ; zmienne objaśniające ; zmienne meteorologiczne ; data mining
Słowa kluczowe angielskie: power demand ; explanatory variables ; meteorological variables ; data mining
Typ publikacji: A
Język publikacji: POL
Zasieg terytorialny: K
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Lokalizacja Źródła: PŚl. sygn. P.677
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: OTHER open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


stosując format:
Nowe wyszukiwanie