Nov 17, 2019   4:31 p.m. Klaudia, štátny sviatok - Deň boja za slobodu a demokraciu
Academic information system

Persons at STU


This page displays all publicly accessible information about the desired person. Some information about the person's occupation and offices may be hidden.

Ing. Marek Lóderer
Identification number: 64391
University e-mail: marek_loderer [at] stuba.sk
 
Výskumný pracovník s VŠ vzdelaním - Institute of Informatics, Information Systems and Software Engineering (FIIT)
 
2533V05  Intelligent Information Systems D-IIS
FIIT D-IIS den [interrupted]
Doctoral type of study, full-time, attendance method form
interrupted study

Contacts     Graduate     Lesson     Final thesis     
Projects     Publications     Supervised theses     

Basic information

Basic information about a final thesis

Type of thesis: Diploma thesis
Thesis title:Prediction of electricity consumption using biologically inspired algorithms
Written by (author): Ing. Peter Halaš
Department: Institute of Informatics, Information Systems and Software Engineering (FIIT)
Thesis supervisor: Ing. Marek Lóderer
Opponent:Ing. Petra Vrablecová
Final thesis progress:Final thesis was successfully defended.


Additional information

Additional information about the final thesis follows. Click on the language link to display the information in the desired language.

Language of final thesis:Slovak

Slovak        English

Title of the thesis:Predikcia spotreby elektrickej energie s použitím biologicky inšpirovaných algoritmov
Summary:Predikcia spotreby elektrickej energie je veľmi skúmanou oblasťou. Zavedením inteligentných meračov, ktoré sú súčasťou inteligentného meracieho systému, sa otvoril prístup k údajom o spotrebe elektrickej energie. Tieto dáta otvárajú možnosť aplikovať rôzne predikčné modely s cieľom znížiť chybu predikcie. Na energetickom trhu sa nachádza niekoľko účastníkov. Pričom nižšia chyba predikcie dokáže znížiť náklady dodávateľov. Dodávatelia musia odhadnúť množstvo elektrickej energie, ktoré spotrebujú ich zákazníci. Klasickým prístupom k takémuto problému je vybratie jedného predikčného modelu a jeho následné trénovanie a predpovedanie budúcej spotreby. Tento prístup sa ukazuje ako nepostačujúci. Problémom je, že žiadny z modelov nie je dostatočne robustný na to, aby presne odhadol priebeh časového radu. Učenie súborom metód sa pokúša vytvoriť čo najlepšiu predikciu aplikovaním viacerých modelov. Učenie súborom metód sa skladá z troch krokov. V tejto práci sme sa zamerali najmä na posledný krok, v ktorom sa kombinujú predikcie viacerých modelov. Na problém kombinácie aplikujeme rojovo inteligentné algoritmy, ktoré sú určené aj na takýto typ problému. Cieľom práce je porovnať presnosť predikcie učenia súborom metód, pri aplikácii klasických prístupov, v procese kombinácie predikčných modelov, oproti použitiu rojovo inteligentných algoritmov. Porovnanie bude vykonané experimentom na troch dátových vzorkách pochádzajúcich zo zahraničia.
Key words:učenie súborom metód, rojovo inšpirované algoritmy, energetika

Display and download files

To display the final thesis assignment form click on the Display the final thesis assignment form icon. The following icons - Final thesis, Thesis appendices, Supervisor's review, Opponent's review - relate to the final thesis and can be downloaded. They could be displayed on condition they have been inserted and are available publicly.

Display the assignment form

Parts of thesis with postponed release:

Final thesis (final thesis appendices) unlimited
Reviews for final thesis unlimited