prikaz prve stranice dokumenta Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. urn:nbn:hr:168:523601
Brna, Barbara
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Brna, B. (2014). Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

Brna, Barbara. "Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

Brna, Barbara. "Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2014. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

Brna, B. (2014). 'Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 16.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

Brna B. Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2014 [pristupljeno 16.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

B. Brna, "Primjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2014. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:523601
Podaci o radu
NaslovPrimjena metode potpornih vektora za dugoročno predviđanje potrošnje
Naslov (engleski)Long term load forecasting based on support vector machine
AutorBarbara Brna
MentorIgor Kuzle (mentor)
Član povjerenstvaIgor Kuzle (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Tomiša (član povjerenstva)
Član povjerenstvaVladimir Mikuličić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2014-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Dugoročno predviđanje potrošnje električne energije ima važnu ulogu prilikom planiranja izgradnje i obnavljanja infrastrukture. Sa napretkom tehnologije, umjetna inteligencija ima sve veću ulogu u predviđanju. Uz genetske algoritme, neuronske mreže, "fuzzy" logiku, "wavelet" mreže i ekspertne sustave, najvažnija metoda je metoda potpornih vektora. Ta metoda koristi strojno učenje za razvijanje modela kojim tada radi predviđanje. U ovom radu metoda potpornih vektora korištena je za dugoročno predviđanje potrošnje Krapinsko-zagorske županije. Faktori kojima je razvijen model su bili potrošnja u prošlosti, te BDP Krapinsko-zagorske županije. Prikazani su rezultati predviđanja dobiveni različitim metodama provjere, te je odabrano predviđanje koje daje najvjerojatnije rezultate.
Sažetak (engleski)
Long term load forecasting has a very important role in developing and reconstruction of infrastructure. Because of technology advances, artificial intelligence is becoming an substantial tool in load forecasting. Besides genetic algorithms, neural networks, fuzzy logic, wavelet networks and expert systems, the most important method is Support Vector Machine. This method uses machine learning to develop a model, which is then used for forecasting. In this thesis support vector machines are used for long term load forecasting in Krapina-Zagorje County. The model is developed using past load demand data and gross domestic product in Krapina-Zagorje County. Finally, results are shown for different methods of validation, and the prediction with the most probable results has been chosen.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:523601
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 08:04:13