ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБЛЕНИЯ ПРИРОДНОГО ГАЗА КЛИЕНТАМИ ОАО «ГАЗПРОМ ТРАНСГАЗ БЕЛАРУСЬ»
Аннотация
Рассматривается реализация методов прогнозирования потребления природного газа клиентами ОАО «Газпром Трансгаз Беларусь». Показаны результаты экспериментов по поиску наиболее эффективной структуры нейронной сети долгой краткосрочной памяти LSTM для снижения количества потерь при прогнозировании потребления природного газа. Представлен анализ результатов исследований точности прогнозирования при помощи трех методов прогнозирования: метод Хольта-Винтерса, LSTM и ARIMA.
Библиографические ссылки
Васильева, Д.М. (2022), Прогнозирование потребления природного газа клиентами ОАО «Газпром Трансгаз Беларусь» на основе искусственных нейронных сетей. – Полоцк: ПГУ. – 44 с.
Глухов, Д.О., Глухова, Т.М., Андриевский, А.П., Янушенок, А.П., Богуш, Р.П. & Ищенко, Л.В. (2020), Отчет о научно-исследовательской работе /Разработка методов анализа больших данных для решения задач прогнозирования потребления газа на магистральном газопроводе ОАО «Газпром Трансгаз Беларусь». – Полоцк: ПГУ. – 89 с.
Видмант, О.С. (2018), Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей LSTM. – Москва: ФУ при правительстве РФ. – 5 с.
Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. (2018), Искусственные нейронные сети и их приложения : учеб. пособие. – Казань : Издательство Казанского университета. – 121 с.
Редько, В.Г. (2015), Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / В.Г. Редько. – М.: Ленанд. – 224 c.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Как цитировать
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
