<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія аналізу та прогнозування ціни на природній газ

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛадуб, О. В.uk
dc.contributor.authorКозачко, О. М.uk
dc.date.accessioned2024-04-30T07:18:04Z
dc.date.available2024-04-30T07:18:04Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThis work explores the fundamental concepts in the field of forecasting natural gas prices. Several key machine learning methods have been implemented to predict the prices of valuable resources. Based on the comparison of experimental results, it is demonstrated that using a machine learning method such as LSTM is convenient and promising for forecasting natural gas prices.en
dc.identifier.citationЛадуб О. В., Козачко О. М. Інформаційна технологія аналізу та прогнозування ціни на природній газ // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19634.uk
dc.identifier.udc004.9+504.3.054
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41774
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.referencesAmuda Y. J., Hassan S., Subramaniam U. Comparative Review of Energy, Crude Oil, and Natural Gas for Exchange Markets in Nigeria, India and Bangladesh //Energies. – 2023. – Т. 16. – №. 7. – С. 3151.en
dc.relation.referencesAlam M. S. et al. Forecasting oil, coal, and natural gas prices in the pre-and post-COVID scenarios: Contextual evidence from India using time series forecasting tools //Resources Policy. – 2023. – Т. 81. – С. 103342.en
dc.relation.referencesFtiti Z., Tissaoui K., Boubaker S. On the relationship between oil and gas markets: a new forecasting framework based on a machine learning approach //Annals of Operations Research. – 2022. – Т. 313. – №. 2. – С. 915-943.en
dc.relation.referencesSiddharth Kulkarni Kaggle Notebook «Natural Gas Price Prediction using Time Series» [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/mykeysid10/natural-gas-priceprediction-using-time-series.en
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19634
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectnatural gasen
dc.subjectforecastingen
dc.subjectinformation technologiesen
dc.titleІнформаційна технологія аналізу та прогнозування ціни на природній газuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
19634.pdf
Розмір:
608,7 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2024)