Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37550
Název: | Огляд математичних моделей для задачі прогнозування використання природного газу |
Další názvy: | Overview of models for forecasting natural gas use |
Autoři: | Шимчук, Григорій Литвиненко, Ярослав Володимирович Shymchuk, G. Lytvynenko, Ia. |
Affiliation: | Тернопільський державний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
Bibliographic description (Ukraine): | 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 (International): | 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]. |
Is part of: | Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2021 Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2021 |
Conference/Event: | Ⅸ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Journal/Collection: | Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Datum vydání: | 8-pro- 21 |
Date of entry: | 23-bře-2022 |
Nakladatel: | ТНТУ TNTU |
Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
Temporal Coverage: | 08-09 грудня 2021 року 08-09 December 2021 |
UDC: | 519.246 |
Number of pages: | 2 |
Page range: | 19-20 |
Start page: | 19 |
End page: | 20 |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37550 |
Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021 |
References (Ukraine): | 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 (International): | 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 |
Content type: | Conference Abstract |
Vyskytuje se v kolekcích: | IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
IMST_2021_Shymchuk_G-Overview_of_models_for_forecasting_19-20.pdf | 751,29 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít | |
IMST_2021_Shymchuk_G-Overview_of_models_for_forecasting_19-20.djvu | 24,91 kB | DjVu | Zobrazit/otevřít | |
IMST_2021_Shymchuk_G-Overview_of_models_for_forecasting_19-20__COVER.png | 492,01 kB | image/png | Zobrazit/otevřít |
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.