Eesti elektritarbimise prognoos

Simple item page
dc.contributor.advisorKangro, Raul, juhendaja
dc.contributor.advisorLassmann, Joosep, juhendaja
dc.contributor.authorDalberg, Cliona Georgia
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatilise statistika instituutet
dc.date.accessioned2015-07-08T07:45:29Z
dc.date.available2015-07-08T07:45:29Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractKäesolevas magistritöös prognoositakse Eesti elektritarbimist 24 tundi ette. Antakse ülevaade tugivektorregressiooni teooriast ning kasutatavast paketist R tarkvaras. Koostatakse ennustamiseks lineaarse regressiooni mudelid ning tehakse nende analoogid tugivektorregressiooni abil. Võrdlemiseks kasutatakse ka ARIMA mudelit. Tulemusi hinnatakse 2015. aasta jaanuari ning veebruari prognooside keskmise suhtelise vea ning keskmise ruutvea põhjal. Mudeleid parandatakse argumenttunnuste lisamise ning muutmisega. Lõplik valik parima mudeli osas tehakse uue testperioodi kaasamisel.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/47546
dc.language.isoetet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subjectelektritarbimineet
dc.subjectprognostikaet
dc.subjectregressioonanalüüset
dc.subjectaegridade analüüset
dc.subjecttehisõpeet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherelectricity consumptionen
dc.subject.otherpredictionen
dc.subject.otherregression analysisen
dc.subject.otheranalysis of time seriesen
dc.subject.otherautomatic learningen
dc.titleEesti elektritarbimise prognooset
dc.typeThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
dalberg_cliona_georgia_msc_2015.pdf
Size:
965.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

MSI magistritööd – Master's theses