Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/13391
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorHorielova K. A.-
dc.contributor.authorZadachyn V. M.-
dc.contributor.authorГорєлова К. А.-
dc.contributor.authorЗадачин В. М.-
dc.contributor.authorГорелова К. А.-
dc.date.accessioned2016-08-01T12:26:46Z-
dc.date.available2016-08-01T12:26:46Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationHorielova K.A. Planning of city water supply system modernization based on water consumption forecast / K.A. Horielova, V. М. Zadachyn. // Зб. наук. пр.: “Системи обробки інформації”. – Х.: ХУПС, 2016.- Вип. №4 (141). – С.143-148en_US
dc.identifier.urihttp://www.repository.hneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/13391-
dc.description.abstractThe problem of planning of large cities water supply system modernization based on long-term water consumption forecast is reviewed. A review of existing models of long-term forecasting on the basis of time series is made. Advantages and disadvantages of forecasting models based on autoregressive models ARIMA, neural networks and exponential smoothing are formulated. Vivid example of a long-term forecasting of water consumption of large city using these methods is presented to identify the most efficient and adequate model.en_US
dc.description.abstractРассмотрена проблема планирования модернизации системы водоснабжения крупных городов на базе долгосрочного прогноза водопотребления. Сделан обзор существующих моделей долгосрочного прогнозирования с использованием временных рядов. Сформулированы преимущества и недостатки моделей прогнозирования на основе авторегрессионых моделей ARIMA, нейронных сетей и экспоненциального сглаживания. Осуществлен наглядный пример долгосрочного прогнозирования указанными методами водопотребления большого города для выявления наиболее эффективной и адекватной модели.en_US
dc.description.abstractРозглянуто проблему планування модернізації системи водопостачання великих міст на базі довгострокового прогнозу водоспоживання. Зроблено огляд існуючих моделей довгострокового прогнозування з використанням часових рядів. Сформульовані переваги і недоліки моделей прогнозування на основі авторегресійних моделей ARIMA, нейронних мереж та експоненціального згладжування. Здійснено наочний приклад довгострокового прогнозування зазначеними методами водоспоживання великого міста для виявлення найбільш ефективної та адекватної моделі.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherХУПСen_US
dc.subjectводопостачанняen_US
dc.subjectводоспоживанняen_US
dc.subjectпрогнозen_US
dc.subjectпрогнозуванняen_US
dc.subjectчасовий рядen_US
dc.subjectмодельen_US
dc.subjectстатистичний аналізen_US
dc.subjectекспоненціальне згладжуванняen_US
dc.subjectнейронна мережаen_US
dc.subjectводоснабжениеen_US
dc.subjectводопотреблениеen_US
dc.subjectпрогнозированиеen_US
dc.subjectвременной рядen_US
dc.subjectстатистический анализen_US
dc.subjectэкспоненциальное сглаживаниеen_US
dc.subjectнейронная сетьen_US
dc.subjectwater supplyen_US
dc.subjectwater consumptionen_US
dc.subjectforecasten_US
dc.subjectforecastingen_US
dc.subjecttime seriesen_US
dc.subjectmodelen_US
dc.subjectstatistical analysisen_US
dc.subjectexponential smoothingen_US
dc.subjectneural networken_US
dc.titlePlanning of city water supply system modernization based on water consumption forecasten_US
dc.title.alternativeПланування модернізації системи водопостачання міста на базі прогнозу водоспоживанняen_US
dc.title.alternativeПланирование модернизации системы водоснабжения города на базе прогноза водопотребленияen_US
dc.typeArticleen_US
Располагается в коллекциях:Статті (ІС)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Стат_я_2_в_СОИ_Zadachyn.pdf496,21 kBAdobe PDFЭскиз
Просмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.