А.В. Волошко, д-р техн. наук,
Национальный технический университет Украины
«Киевский политехнический ин-т»
(Украина, 03056, Киев, ул. Борщаговская, 115,
тел. 050 2210132; 063 2372732, e-mail:
Я.С. Бедерак,
ПАО «АЗОТ»
(Украина, 18014, Черкассы, ул. Первомайская, 72,
тел. (0472) 392979, e-mail:
Т.Н. Лутчин,
Проект UKRIEE 120321 (e-mail:
АННОТАЦИЯ
Доведено ефективність застосування методів оперативного прогнозування для відновлення даних електроспоживання і методів відновлення даних для оперативного прогнозування. Визначено методи, що забезпечують найкращу якість оперативного прогнозу або відновлення одиночних даних з оцінкою їх помилок, для кожного розглянутого виробництва.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
восстановление данных, прогнозирование, МАРЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования.—М.: Статистика.—1977.—200 с.
2. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підручник. — Київ: Тов. «Знання», КОО, 1998.— 494 с.
3. Злоба Е.А., Яцкив И.Р. Статистические методы восстановления пропущенных данных // Computer Modeling & New Technologies.— 2004. — Vol. 6.— С. 51—61.
4. Круглов В.В., Абраменкова И.В. Методы восстановления пропусков в массивах данных // Программные продукты и системы.—2005.—№ 2.—[Эл. ресурс].—Режим доступа: http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=528
5. Бых А.И., Высоцкая Е.В., Рак Л.И. и др. Выбор метода восстановления пропущенных данных для оценки сердечно-сосудистой деятельности подростков // Восточно- Европейский журнал передовых технологий. — 2010. — №3. — С. 4—7.
6. Волошко А.В., Бедерак Я.С., Лутчин Т.М. Проблеми вибору оптимальної математичної моделі енергоспоживання на промислових підприємствах// Там же. — 2013. — Вип. 5/8 (65). — С. 19—23.
7. Лукашин Ю.Г. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования.— М.: Экономика, 1989.— 214 с.
8. Лебедева М.Ю. Методы прогнозирования временных рядов в маркетинговых исследованиях // Маркетинг в России и за рубежом. — 2009. — № 4. — [Эл. ресурс]. — Режим доступа: http://dis.ru/library/detail.php?ID=26589
9. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Теория вероятностей и прикладная статистика.— М.: Юнити-Дана, 2007. — 656 с.
10. Бедерак Я.С. Применение метода экспоненциального сглаживания для восстановления утерянных данных технического учета на промышленных предприятиях // Електротехніка і електромеханіка. — 2014. — № 4. — С. 52—55.
11. Бедерак Я.С., Лутчин Т.Н., Кудрицкий М.Ю. Влияние объема выборки данных энергопотребления на ошибку математической модели // Междунар. науч.-исслед. журнал. — 2013. —№ 12 (Ч. 1). — С. 37—40.
12. Волошко А.В., Бедерак Я.С., Лутчин Т.Н., Кудрицкий М.Ю. К вопросу восстановления учетных данных на химических предприятиях // Изв. Томского политехнического университета. — 2014.— 324, № 5. — С. 101—107.
ВОЛОШКО Анатолий Васильевич, д-р техн. наук, доцент кафедры электроснабжения Ин-та энергосбережения и энергоменеджмента Национального технического университета Украины «Киевский политехнический ин-т». Область научных исследований — сигналы сложных
измерительных систем, информационные управляющие системы, вейвлет-теория, методы прогнозирования.
БЕДЕРАК Ярослав Семенович, инженер ПАО «АЗОТ» (г. Черкассы). В 1994 г. окончил Киевский политехнический ин-т. Область научных исследований — диагностика электрооборудования напряжением выше 1000 В, обеспечение электромагнитной совместимости в системах электроснабжения промышленных предприятий, внедрение экономико-математических методов для прогнозирования и восстановления данных электропотребления.
ЛУТЧИН Татьяна Николаевна, ассистент Группы управления Проектом UKRIEE 120321. В 2010 г. окончила Ин-т энергосбережения и энергоменеджмента Национального технического университета Украины «Киевский политехнический ин-т». Область научных исследований — режимы электропотребления, обработка данных, вейвлет-теория.