| dc.contributor.author | Бондаренко, Д. С. | uk |
| dc.contributor.author | Бондаренко, З. В. | uk |
| dc.contributor.author | Кирилащук, С. А. | uk |
| dc.contributor.author | Клочко, В. І. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-11-25T13:19:17Z | |
| dc.date.available | 2024-11-25T13:19:17Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Бондаренко Д. С., Бондаренко З. В., Кирилащук С. А., Клочко В. І. Прогнозування витрат ресурсів при автоматизованому зборі даних з лічильників. Матеріали науково-методичної інтернет-конференції «Проблеми вищої математичної освіти: виклики сучасності», Вінниця, 20-22 червня 2024 р. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/pmovc/pmovc24/paper/view/21822. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43654 | |
| dc.description.abstract | The paper uses the autoregressive moving average (ARIMA) model, which is one of the most common methods in time
series analysis, to predict resource consumption in automated meter data collection. The stationarity of the time series of
resource consumption is checked. The results of the analysis of stationarity and differentiation of the time series are
presented. | en |
| dc.description.abstract | В роботі для прогнозування витрат ресурсів при автоматизованому зборі даних з лічильників використовується модель авторегресії зі змінним рухомим середніми (ARIMA), яка є однією з найпоширеніших методів у часовому ряді аналізу. Проведена перевірка стаціонарності часового ряду споживання ресурсів. Наведено результати аналізу стаціонарності та диференціювання часового ряду. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали науково-методичної інтернет-конференції «Проблеми вищої математичної освіти: виклики сучасності», Вінниця, 20-22 червня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/pmovc/pmovc24/paper/view/21822 | |
| dc.subject | стаціонарність часового ряду | uk |
| dc.subject | генерація даних | uk |
| dc.subject | time series stationarity | en |
| dc.subject | data generation | en |
| dc.title | Прогнозування витрат ресурсів при автоматизованому зборі даних з лічильників | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 628.1 | |
| dc.relation.references | Лук’яненко І. Г. Аналіз часових рядів побудова arima [Текст]: /І. Г. Лук’яненко, В. М. Жук //
Вісник "Києво-Могилянська Академія", 2013.- С. 6-184 | uk |
| dc.relation.references | Регресійний аналіз [Електронний ресурс] // Режим доступу:
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title / | uk |
| dc.relation.references | Авторегресія (AR, autoregression) [Електронний ресурс] // Режим доступу:
https://fnow.ru/articles/avtoregressia. | uk |
| dc.relation.references | Дзендзелюк О. Побудова ARIMA моделей часових рядів для прогнозування метеоданих на мові
програмування [Текст]: /О. Дзендзелюк, Л. Костів, В. Рабик. //Електроніка та інформаційні технології
№3. - С.211 — 219 | uk |
| dc.relation.references | Ahmad, M.; Younas, M.Z.; Ullah, A.; Kryvinska, N. Machine and Deep Learning Base Stacking Model
Using Hybrid Class Imbalanced Technique for Electricity Theft Detection in Smart Grid(Preprint) /SSRN, 11
March 2024. | en |
