Да, доля транспорта для промышленника была ниже, потому что реально за транспортировку население платило столько, сколько она стоила. А теперь за нее платит промышленный потребитель. Чтобы население оплачивало электроэнергию по копеечным тарифам.
Верно понимаете! Я 12 лет работаю на рынке электричества и для меня это удивительно. Надо понимать, что в России 54% электроэнергии производится из ископаемого топлива при среднем КПД 35%. То есть мы жжем уйму газа и угля! И несмотря на эти млн тонн топлива, содержание проводки выходит дороже — вот вопрос… Как часто вы видели, чтобы ремонтировали проводку в доме. У меня в Мск за 12 лет был один ремонт. И все. И следующий будет неизвестно когда, лет, может, через 50…
Вся новая генерация строиться с соотствествии с долгосрочными планам. Эти планы оформляются в виде договоров о предоставлении мощности. Ищите по «договорам о предоставлении мощности на возобновляемые источники энергии». Информации должно быть немало. Вот здесь информация по отобранным проектам.
Скажите, а центробежные воздушные компрессоры средствами MATLAB проектируются?
Не знаю. Это не мой профиль, такого опыта у меня нет. А вообще, MATLAB — инструмент очень мощный, думаю, что в нем проектировать (рассчитывать) можно, но ведь и понимать предметную область нужно.
Вы не проводили анализ, с какой точностью нанесены кривые номограмм в исходных файлах?
Хороший вопрос. Это нормативно-техническая документация реальной станции, она по этим графикам работает и отчитывается. К сожалению, в России даже нет норматива на ошибку удельных в НТД. Я писала об этом уже Проблемы оценки экономичности работы турбины.
Кто-то проводил большое количество измерений, все данные подвергал статистической обработке, потом сводил воедино и рисовал номограммы.
Чтобы узнать, как это обычно делается, читайте Горнштейн В.М. и др. Методы оптимизации режимов энергосистем. Но как делали тут, я не могу ответить. Для меня эта НТД — исходные данные.
По хорошему, рядом с формулой (4) нужно указывать границы допустимых значений аргументов, а то расчетчик может и забыть, откуда она взялась.
Не очень внимательно читаете, я ниже пишу о вычислении регулировочного диапазона, он и есть граничные значения. А работать с этими горе-номограммами плохо: сложно, неточно (когда на глаз) и, что самое главное, поперек законов физики!
Как говорит профессор МГТУ им Баумана А.П. Карпенко, с которым я работала над рукописью диссертации, «нет ничего проще, чем выдумать новый метод, и одновременно нет ничего сложнее, чем доказать его эффективность (в данном случае высокую точность)». Я с самого начала делала модель для рынка электричества, первый ряд с которым работала были цены на электроэнергию. а в итоге фактически все доказательство эффективности построила на рядах из этой области. Да и теперь моя последняя научная публикация касается вопросов электричества, в частности, оптимизации работы ТЭЦ.
Насчет универсальности пока (8 лет вопросом занимаюсь) мнение такое: универсальной модели нет, у всех есть достоинства и недостатки, которые на временных рядах различных характеристик сказываются по-разному. Гнаться за универсальностью в этой области почти невозможно, хотя, может еще лет через 8 у меня переменится мнение.
А что касается учебной иллюстрации, то совершенно верно, для этого материал и писался.
А кто вам сказал, что автор ее не срисовал с моей? Дата видео 2015, а мои статьи аж в 2009 уходят. С меня написано десятки дипломов в разных ВУЗах. А потом нужно понимать, что идея идеей, она не является «официальной» пока не изложена в научном сообществе. Кулибиных по всему миру очень много.
И еще нравится… «ее автор» (название канала и имя комментатора одинаковые)… это вы что ли? Ну так и пишите от себя.
Вот мне нравится :-) Открываю википею и читаю, что «метод k ближайших соседей метрический алгоритм для автоматической классификации объектов», а предлагаемая мною модель решает задачу прогнозирования временного ряда и для классификации не годится. По-моему, очевидно, что это две разные вещи, нет?
Если же говорить о том, как найти похожую выборку, то вариантов у меня было более дюжины, в том числе евклидово расстояние, упомнятое по ссылке: чего только ни считала — очень много вариантов и идеи было, часть из них быстро откинулась, часть долго обрабатывалась. Здесь представлен простейший случай модели, такой, чтобы в нем студент мог за час разобраться. Я потому и пишу, если у вас не работает линейность, то, пожалуйста, изобретайте новые алгоритмы/методы поиска подходящей выборки.
И. Чучуева «Модель экстраполяции по выборке максимального подобия», журнал «Информационные технологии», декабрь 2010.
И. Чучуева, С. Чернецов «Прогнозирование уровня глюкозы в крови больных инсулинозависимым диабетом нейронными сетями и методом экстраполяции по выборке максимального подобия», ноябрь 2010, technomag.edu.ru/doc/162847.html.
И. Чучуева «Модель экстраполяции по максимуму подобия (ЭМП) для временных рядов цен и объемов на рынке на сутки вперед ОРЭМ (Оптовом рынке электроэнергии и мощности)», январь 2010, technomag.edu.ru/doc/135870.html.
И. Чучуева, Ю. Павлов «Экстраполяция псевдослучайных процессов по максимуму подобия», июль 2009, technomag.edu.ru/doc/129712.html.
И. Чучуева «Модель экстраполяции по выборке максимального подобия», июнь 2010, Труды третьей международной конференции «Математическое моделирование социальной и экономической динамики», Москва.
И. Чучуева «Прогнозирование временных рядов при помощи модели экстраполяции по выборке максимального подобия», март 2010, Сборник материалов международной научно-практической конференции «Наука и современность — 2010», Новосибирск.
С международными (на английском) пока все плохо — их нет, но планирую.
Если вы хотите сослаться, то лучше на диссертацию или автореферат.
en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_Temporal_Memory — вот тут компактное описание. Модель эта структурная, в частности по ссылке написано: «HTM can be viewed as an artificial neural network». Наверное, на ней можно делать прогноз, но я не видела примеров такого рода прогнозов.
Да, ANN + GA часто используют в связке. Просто обычно при помощи GA как раз сеть учат, как вы и написали, но это не совсем решение задачи прогнозирования. Прогнозирует, то есть находит будущее значение, именно ANN. А вот когда прогнозируют на GA — вот это иезуитство.
Я поглядела документ бегло, нужно смотреть внимательнее, чтобы точно разобраться. Я просто такого раньше не встречала. Давайте, как гляну, то напишу тут ответ.
Дело в том, что хороший обзор мне найти не удалось: они или узкие, или специализированные.
Узкие. То есть откровенная халтура, как на английском, так и на русском, где перечисляется от силы половина указанного списка. И все, на этом автор начинает двигаться дальше.
Специализированные. Вот это встречается чаще. Если человек прогнозирует, например, временной ряд энергопотребления, то он делает обзор моделей, на которых именно такого рода ряд прогнозируется. В связи с этим снова выходит усечение.
Из обзоров, к сожалению, порекомендовать больше нечего.
В дальнейшем, коли у меня руки дойдут, то я бы хотела описать все перечисленные модели с примерами реализации. Кое-что я уже сделала для своего сайта, кое-что еще только предстоит делать. Мне здесь бы просто хотелось получить ссылки полезные, если кто-то нашел, видел, использует модели. Разбираться мне приходится много, но найти из кучи материала то, что действительно просто и полезно, непросто и очень трудоемко.
Не знаю. Это не мой профиль, такого опыта у меня нет. А вообще, MATLAB — инструмент очень мощный, думаю, что в нем проектировать (рассчитывать) можно, но ведь и понимать предметную область нужно.
Хороший вопрос. Это нормативно-техническая документация реальной станции, она по этим графикам работает и отчитывается. К сожалению, в России даже нет норматива на ошибку удельных в НТД. Я писала об этом уже Проблемы оценки экономичности работы турбины.
Чтобы узнать, как это обычно делается, читайте Горнштейн В.М. и др. Методы оптимизации режимов энергосистем. Но как делали тут, я не могу ответить. Для меня эта НТД — исходные данные.
Не очень внимательно читаете, я ниже пишу о вычислении регулировочного диапазона, он и есть граничные значения. А работать с этими горе-номограммами плохо: сложно, неточно (когда на глаз) и, что самое главное, поперек законов физики!
Насчет универсальности пока (8 лет вопросом занимаюсь) мнение такое: универсальной модели нет, у всех есть достоинства и недостатки, которые на временных рядах различных характеристик сказываются по-разному. Гнаться за универсальностью в этой области почти невозможно, хотя, может еще лет через 8 у меня переменится мнение.
А что касается учебной иллюстрации, то совершенно верно, для этого материал и писался.
И еще нравится… «ее автор» (название канала и имя комментатора одинаковые)… это вы что ли? Ну так и пишите от себя.
Если же говорить о том, как найти похожую выборку, то вариантов у меня было более дюжины, в том числе евклидово расстояние, упомнятое по ссылке: чего только ни считала — очень много вариантов и идеи было, часть из них быстро откинулась, часть долго обрабатывалась. Здесь представлен простейший случай модели, такой, чтобы в нем студент мог за час разобраться. Я потому и пишу, если у вас не работает линейность, то, пожалуйста, изобретайте новые алгоритмы/методы поиска подходящей выборки.
С международными (на английском) пока все плохо — их нет, но планирую.
Если вы хотите сослаться, то лучше на диссертацию или автореферат.
За пояснение по поводу ГА и ГП спасибо, деталей тут действительно не знаю.
Узкие. То есть откровенная халтура, как на английском, так и на русском, где перечисляется от силы половина указанного списка. И все, на этом автор начинает двигаться дальше.
Специализированные. Вот это встречается чаще. Если человек прогнозирует, например, временной ряд энергопотребления, то он делает обзор моделей, на которых именно такого рода ряд прогнозируется. В связи с этим снова выходит усечение.
Наверное, самый приличный обзор методов + оценка их достоинств и недостатков на русском — в моей диссертации: Обзор моделей прогнозирования и Сравнение моделей прогнозирования.
На английском мне понравилось пару обзоров: Forecasting Spot Electricity Market Prices Using Time Series Models и A Computing Model of Artificial Intelligent Approaches to Mid-term Load Forecasting: a state-of-the-art-survey for the researcher. Однако эти материалы как раз из категории специализированных.
Из обзоров, к сожалению, порекомендовать больше нечего.
В дальнейшем, коли у меня руки дойдут, то я бы хотела описать все перечисленные модели с примерами реализации. Кое-что я уже сделала для своего сайта, кое-что еще только предстоит делать. Мне здесь бы просто хотелось получить ссылки полезные, если кто-то нашел, видел, использует модели. Разбираться мне приходится много, но найти из кучи материала то, что действительно просто и полезно, непросто и очень трудоемко.