<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=105279"><dc:title>Napoved odjema električne energije z metodo podpornih vektorjev</dc:title><dc:creator>Pečjak,	Matej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Hajdinjak,	Melita	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Artač,	Gašper	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>napoved porabe električne energije</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>metoda podpornih vektorjev</dc:subject><dc:subject>vplivne spremenljivke</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu obravnavamo problem kratkoročnega napovedovanja združenega odjema (porabe) električne energije posamezne države. Združen ali agregiran odjem predstavlja eno od vrst napovedi odjema električne energije in se uporablja kot vhod pri napovedi cene električne energije na trgu na debelo. Na evropskih trgih je cena električne energije navadno enotna, zato nanjo vpliva združen odjem države. Napovedi se lotevamo z metodo podpornih vektorjev, ki je ena od metod strojnega učenja. Metoda podpornih vektorjev je v delu podrobneje opisana. Pri napovedi porabe električne energije imajo pomembno vlogo različni vplivni dejavniki, zato je del tega dela namenjen analizi njihovega vpliva. Analizirane vplivne dejavnike uporabimo pri napovedih porabe električne energije dveh držav. Za vsako državo naredimo dve napovedi z uporabo dveh različnih modelov oziroma dveh programskih knjižnic metode podpornih vektorjev. Ovrednotenje in primerjava napovedi obeh modelov ter obeh držav sta narejena z nekaterimi pogostokrat uporabljenimi statističnimi kazalniki. V magistrskem delu pokažemo, da z uporabo metode podpornih vektorjev lahko uspešno napovemo porabo električne energije in dobimo napoved, ki je glede točnosti primerljiva z ostalimi modeli.</dc:description><dc:date>2018</dc:date><dc:date>2018-11-19 15:00:03</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>105279</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>