Інтелектуальні засоби для апроксимації, прогнозування та фільтрації часових рядів BigData

Abstract

Актуальність теми полягає в необхідності підвищення енергоефективності житлових об’єктів та використання сучасних інтелектуальних засобів для аналізу і прогнозування енергоспоживання. Метою роботи є дослідження можливостей застосування сучасних інтелектуальних сервісів і математичних методів для прогнозування даних енергетичного характеру, а також оцінка адекватності отриманих результатів на основі параметрів реального об’єкта. У першому розділі розглянуто теоретичні засади аналізу часових рядів, методи прогнозування, фільтрації даних та сучасні підходи до енергетичного моделювання. Проведено огляд інтелектуальних методів прогнозування та програмних засобів, які можуть бути використані для дослідження. У другому розділі наведено формалізацію об'єкта дослідження, параметризацію моделі, принципи використання сервісу PVGIS та методику оцінки похибок. Також розглянуто реалізацію моделі, проаналізовано результати моделювання та сформовано практичні рекомендації щодо оптимізації енергоспоживання об'єкта.