Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/11615
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorАйдемиров Герман Олеговичru_RU
dc.contributor.authorБукреев Евгений Михайловичru_RU
dc.contributor.authorBukreev Evgeniien_GB
dc.contributor.editorСвиркин Михаил Владимировичru_RU
dc.contributor.editorSvirkin Mikhail Vlаdimirovichen_GB
dc.date.accessioned2018-07-25T20:34:43Z-
dc.date.available2018-07-25T20:34:43Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.other016153en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/11615-
dc.description.abstractПо данным Международного Энергетического Агентства(МЭА) общий объем потребления нефти в 2015 году составил примерно 4.3 млрд тонн, что на 55% больше чем в 1973 году. Таким образом, средний рост потребления нефти за прошедшие с момента «нефтяного шока» годы составил приблизительно 1% в год. Вместе с тем, после завершения экономического кризиса 1973-1983 годов потребление нефти стабильно росло вплоть до начала кризиса 2008 года. Применяемый в данной работе подход является одним из многих способов для контроля и мониторинга потребления нефти. В данной работе нейронная сеть обучается на основе алгоритма опыления цветка. С целью сравнения результатов в работе используются другие алгоритмы обучения нейронной сети (метод роя частиц(APSO),метод колонии пчел(ABC)). Было установлено, что метод, предложенный в исследовании работает лучше сравниваемых алгоритмы с точки зрения скорости сходимости и точности прогнозов. Сделаны прогнозы потребления нефти основными странами-импортерами российской нефти на несколько лет и результаты были сравнены с фактическим потреблением.ru_RU
dc.description.abstractAccording to the International Energy Agency (IEA), the total volume of oil consumption in 2015 was approximately 4.3 billion tons, which is 55% more than in 1973. Thus, the average increase in oil consumption over the years since the "oil shock" years was approximately 1% per year. At the same time, after the economic crisis of 1973-1983, oil consumption steadily grew until the beginning of the 2008 crisis. The approach used in this paper is one of many ways for control and monitoring of oil consumption. In this paper, the neural network is trained by using FP-algorithm. For the purpose of comparing the results, other algorithms for training the neural network (APSO-method, ABC-method) are used. It was found that the method proposed in the study works better compared algorithms in terms of convergence rate and accuracy of forecasts. The forecasts of oil consumption by the main importing countries of Russian oil have been made for several years and the results have been compared with actual consumption.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectпотребление нефтиru_RU
dc.subjectнейронная сетьru_RU
dc.subjectпрогнозированиеru_RU
dc.subjectэвристический алгоритмru_RU
dc.subjectoil consumptionen_GB
dc.subjectneural networken_GB
dc.subjectforecastingen_GB
dc.subjectheuristic algorithmen_GB
dc.titleForecasting petroleum consumption with neural networken_GB
dc.title.alternativeПрогнозирование потребления нефти с использованием нейронной сетиru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Bukreev_diplom.pdfArticle1,49 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_st001562_Svirkin_Mixail_Vladimirovich_(supervisor)(Ru).txtReviewSV3,3 kBTextПросмотреть/Открыть


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