1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2021
4. IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021)

Назва:	Огляд математичних моделей для задачі прогнозування використання природного газу
Інші назви:	Overview of models for forecasting natural gas use
Автори:	Шимчук, Григорій Литвиненко, Ярослав Володимирович Shymchuk, G. Lytvynenko, Ia.
Приналежність:	Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Шимчук Г. Огляд математичних моделей для задачі прогнозування використання природного газу / Григорій Шимчук, Ярослав Литвиненко // Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 08-09 грудня 2021 року. — Т. : ТНТУ, 2021. — С. 19–20. — (Математичне моделювання).
Bibliographic description:	Shymchuk G., Lytvynenko Ia. (2021) Ohliad matematychnykh modelei dlia zadachi prohnozuvannia vykorystannia pryrodnoho hazu [Overview of models for forecasting natural gas use]. Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies" (Tern., 08-09 December 2021), pp. 19-20 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2021 Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2021
Конференція/захід:	Ⅸ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації:	8-гру- 21
Дата внесення:	23-бер-2022
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	08-09 грудня 2021 року 08-09 December 2021
УДК:	519.246
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	19-20
Початкова сторінка:	19
Кінцева сторінка:	20
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37550
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
Перелік літератури:	1. Maggio, G., Cacciola, G. (2009) A variant of the Hubbert curve for world oil production forecasts. Energy Policy 37 (11), 4761–4670. 2. Valero, A. (2010) Physical geonomics: combining the exergy and Hubbert peak analysis for predicting mineral resources depletion. Resour. Conserv. Recycl. 54 (12), 1074–1083. 3. Szoplik, J. (2015) Forecasting of natural gas consumption with artificial neural networks. Energy 85, 208–220 4. Ardakani, F.J., Ardehali, M.M. (2014) Novel effects of demand side management data on accuracy of electrical energy consumption modeling and long-term forecasting. Energy Convers. Manage. 78, 745–752 5. Demirel, O.F., Zaim, S., Caliskan, A., Ozuyar, P. (2012) Forecasting natural gas consumption in Istanbul using neural networks and multivariate time series methods. Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci. 20 (5), 695–711 6. Gorucu, F.B. (2010) Evaluation and forecasting of gas consumption by statistical analysis. Energy Sources 26, 267–276 7. Khan, M.A., (2015) Modelling and forecasting the demand for natural gas in Pakistan. Renewable Sustainable Energy Rev. 49, 1145–1159 8. Zhang, Wei; Yang, Jun (2015): Forecasting natural gas consumption in China by Bayesian Model Averaging, Energy Reports, ISSN 2352-4847, Elsevier, Amsterdam, Vol. 1, pp. 216-220
References:	1. Maggio, G., Cacciola, G. (2009) A variant of the Hubbert curve for world oil production forecasts. Energy Policy 37 (11), 4761–4670. 2. Valero, A. (2010) Physical geonomics: combining the exergy and Hubbert peak analysis for predicting mineral resources depletion. Resour. Conserv. Recycl. 54 (12), 1074–1083. 3. Szoplik, J. (2015) Forecasting of natural gas consumption with artificial neural networks. Energy 85, 208–220 4. Ardakani, F.J., Ardehali, M.M. (2014) Novel effects of demand side management data on accuracy of electrical energy consumption modeling and long-term forecasting. Energy Convers. Manage. 78, 745–752 5. Demirel, O.F., Zaim, S., Caliskan, A., Ozuyar, P. (2012) Forecasting natural gas consumption in Istanbul using neural networks and multivariate time series methods. Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci. 20 (5), 695–711 6. Gorucu, F.B. (2010) Evaluation and forecasting of gas consumption by statistical analysis. Energy Sources 26, 267–276 7. Khan, M.A., (2015) Modelling and forecasting the demand for natural gas in Pakistan. Renewable Sustainable Energy Rev. 49, 1145–1159 8. Zhang, Wei; Yang, Jun (2015): Forecasting natural gas consumption in China by Bayesian Model Averaging, Energy Reports, ISSN 2352-4847, Elsevier, Amsterdam, Vol. 1, pp. 216-220
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.