<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=57593"><dc:title>Primerjava pristopov k napovedovanju porabe električne energije</dc:title><dc:creator>Šmigoc,	Sabina	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bokal,	Drago	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Delčnjak,	Milena	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>napovedovanje</dc:subject><dc:subject>korelacijska analiza</dc:subject><dc:subject>linearna regresija</dc:subject><dc:subject>podporni vektorji</dc:subject><dc:subject>umetne nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>eksponentno izravnavanje</dc:subject><dc:subject>analiza glavnih komponent</dc:subject><dc:subject>taksonomija.</dc:subject><dc:description>Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na štiri dele. V prvem poglavju so predstavljeni osnovni statistični koncepti, ki so potrebni za razumevanje opravljenih analiz in primerjav, to so: slučajna spremenljivka, statistična populacija in vzorec, statistični test, srednje vrednosti, mere variabilnosti in časovne vrste. Pregledu matematičnega področja sledi poglavje, kjer so predstavljene tehnike modeliranja porabe električne energije. Predstavljene so mere kakovosti modelov ter pet metod modeliranja: večstopenjska linearna regresija, umetne nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, eksponentno glajenje in metoda glavnih komponent. V tretjem poglavju je povzet pregled uporabe taksonomij, izdelana je taksonomija napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljen je pregled domenske literature in prikazana je uvrstitev pristopov iz člankov v izdelano taksonomijo. Glavni rezultat poglavja je graf primerjav tehnik modeliranja, ki smo jih zasledili v literaturi. V zadnjem poglavju so predstavljeni primeri modeliranja porabe električne energije. Najprej je predstavljena korelacijska analiza osnovnih in izpeljanih atributov s časovno vrsto porabe električne energije, nato so prikazani rezultati implementiranih modelov napovedovanja, njihove natančnosti in finančne učinkovitosti.</dc:description><dc:publisher>[S. Šmigoc]</dc:publisher><dc:date>2016</dc:date><dc:date>2016-03-01 12:48:42</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>57593</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
