فاطمه چاهکوتاهی
دانشکده مهندسی صنایع و سیستم‌ها، دانشگاه صنعتی اصفهان
[ 1 ] - پیش‌بینی کوتاه‌مدت تقاضای فصلی الکتریسیته با استفاده از مدل‌های ترکیبی هوشمند نرم
روش‌های پیش‌بینی از کارآمدترین ابزارهای موجود به‌منظور اتخاذ تصمیمات مدیریتی در حوزه‌های مختلف علوم هستند. دقت پیش‌بینی‌ها یکی از مهم‌ترین عامل‌های مؤثر بر کیفیت تصمیمات اتخاذی است که رابطه‌ی مستقیمی با کیفیت این تصمیمات دارند. پیش‌بینی تقاضای الکتریسته یکی از چالش‌برانگیزترین حوزه‌های پیش‌بینی است. مشخصه‌ی منحصربه فرد الکتریسته، که پیش‌بینی را در مقایسه با سایر کالاهای تولیدی دشوارتر می‌سازد،...
[ 2 ] - پیش‌بینی بار الکتریکی با بکارگیری مدل‌های ترکیبی پرسپترون‌های چندلایه و خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته فصلی
امروزه صرفه‌جویی در زمان و اقتصاد یک کشور نیازمند برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های درست و منطقی در حوزه‌های مختلف می‌باشد. یکی از این حوزه‌های مطرح در هر کشور، پیش‌بینی بار الکتریکی می‌باشد. این کالا (الکتریسیته) با توجه به اینکه قابل ذخیره‌سازی نمی‌باشد، پیش‌بینی آن با حساسیت بالاتری انجام می‌گیرد. همچنین علاوه بر غیرقابل ذخیره‌بودن، در مصرف این کالا الگوهای مختلفی دیده می‌شود که مدل‌ساز...
نویسندگان همکار