В одной из предыдущих записей мы оценили точность прогноза потребителей и СО. Мы сформировали собственную модель прогнозирования и сделали прогноз фактического потребления. Точность нашего прогноза оказалась на высоте!
Последние записи в блоге
В продолжение анализа недавно полученных значений по фактическому потреблению, ПБР и индикатору БР проводим оценку возможного снижения затрат при повышении точности прогнозирования для ГТП потребления.
В прошлой записи мы оценили ошибку прогнозирования СО для различных расчетов ПБР. Теперь ответим на вопрос: всегда ли СО прогнозирует точнее чем потребители?
Могучий СО на сайте БР выложил в кривом виде значения своего прогноза и факта. Мы извлекли публичные данные из недр сайта БР и проводим их любопытный анализ. В частности, например, отыскали день, в котором СО в своем прогнозе потребления врет нещадно.
Начинаю очередной цикл материалов, посвященных прогнозированию на нейронных сетях. В данном материале постараюсь подробно пояснить, как быстро сделать первую нейронную сеть для прогнозирования.
Представляем вашему вниманию наш ежемесячный отчет о точности прогнозирования за октябрь 2012 года.
Продолжаю обзор классификаций моделей и методов прогнозирования. На сей раз рассмотрю классификацию краткосрочных методов прогнозирования энергопотребления, предложенную в PhD работе Jingfei Yang, которая мне очень понравилась.
- ‹ предыдущая
- …
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- …
- следующая ›