Analysis of energy market using data mining methods

• Autorzy: Golebiewska B. , Trajer J.

Warianty tytułu

PL

Analiza rynku energetycznego z wykorzystaniem metod 'data mining'

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

PL

Słowa kluczowe

EN

energy market; electricity production; Poland; data mining; forecasting; neural network; support vector machine; analysis

• Wydawca: -
• Czasopismo: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
• Rocznik: 2013
• Tom: 13
• Numer: 1
• Opis fizyczny: p.37-40,fig.,ref.

Twórcy

autor

Golebiewska B.

• Department of Fundamental Engineering, Warsaw University of Life Sciences, Nowoursynowska Str. 166, 02-787 Warsaw, Poland

autor

Trajer J.

• Department of Fundamental Engineering, Warsaw University of Life Sciences, Nowoursynowska Str. 166, 02-787 Warsaw, Poland

Bibliografia

• Assimakopoulos V, Nikolopoulos K., 2000: The theta model: a decomposítion approuch to forecasting, Elsevier -International Journal of Forecasting 16 (2000) 521-530.
• Berry M., Linoff G., 2000: Mastering Data Mining. Wiley, Hoboken, New York.
• Crone S., Hibon M., Nikolopoulos K., 2011: Advances in forecasting with neural networks? Empirícal evidence from the NN3 competition on time series prediction. International Journal of Forecasting 27, 635-660,
• Nęcka K., 2011a: Analysis of the Continuity of Electric Energy Supply in Poland. TEKA Kom. Mori i Energ. Roln,- OL PAN, 11c, 230-236.
• Nęcka K., 2011b: Use of Data Mining Techniques for Predicting Electric Energy Demand. TEKA Kom. Mot. i Energ. Roln. - OL PAN, 2011, 11c, 237-245,
• Migut G., 2009: Czy stosowanie metod Data Mining może przynieść korzyści w badaniach naukowych, Stat-Soft Polska.
• Sokołowski A., Pasztyla A., 2004: Data mining w prognozowania zapotrzebowania na nośniki energii, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Stat-Soft Polska.
• Tadeusiewicz R., 2006: Data miníng jako szansa na relatywnie tanie dokonywanie odkryć naukowych poprzez przekopywanie pozornie całkowicie wyeksploatowanych danych empirycznych. Dostępny w internecie: http://www.statsoft.pl/
• Trajer J., Czekalski D., 2011: Prognozowanie sum promieniowania słonecznego. Polska Energetyka Słoneczna,24, 39-41.
• Trojanowska M., 2008: .Alternative Methods of Estimating Rural Consumers Daily Demand for Electrical Energy. TEKA Kom. Mot. Energ. Roln, - OL PAN, 8, 287-291.
• Trojanowska M.,Małopolski J., 2011: Forecast Models of Electric Energy Consumption by Village Recipients over a Long-Term Horizon Based on Fuzzy Logic. TEKA Kom. Mot, i Energ. Roln.- OL PAN, 2011, 11c, 327-334.
• Źródło internetowe: www.cire.pl