В статье рассматривается возможность применения нейронных сетей для краткосрочного прогнозирования цен на электроэнергию на «рынке на сутки вперед» (РСВ), основываясь на строго детерминированных на прогнозный период факторах. Определен набор из шести факторов, позволяющий с высокой точностью построить почасовой прогноз цены на РСВ на месяц в каждый из четырех сезонов года. Предложенная модель показывает низкие средние ошибки прогнозирования цены на каждый час месяца и в свою очередь позволяет предугадать возможное значительное отклонение цены.
Статья опубликована в журнале “Проблемы прогнозирования”, №6 2017
Комментарии:
Ещё на сайте:
- Мар 15, 20:38Какой-то не очень научный слог. "она не может заменить плотную сеть социальных (личностных) взаимодействий и сложившихся практик коммуникаций для решения…»— «
- Сен 29, 8:10[…] [19] Voir V.A. Sal’nikov, https://ecfor.ru/publication/peregrev-rossijskoj-ekonomiki-v-2023/ […]»— «
- Окт 11, 17:25Здравствуйте! Проверили, с сайтом всё в порядке. Похоже что перебои в работе интернета. Перезагрузите, пожалуйста, страницу, должно показаться.»— «
Ключевые публикации
Прошедший год стал достаточно успешным для российской экономики. На фоне санкционных...
Предварительные итоги развития российской экономики в 2023 г. свидетельствуют об успешной...
В докладе представлены методические основы оценки и прогнозирования влияния изменений...
Видео