Data mining v energetickém průmyslu

DSpace Repository

Login

Language: English čeština 

Data mining v energetickém průmyslu

Show simple item record

dc.contributor.advisor Vařacha, Pavel
dc.contributor.author Špico, Jaromír
dc.date.accessioned 2010-07-17T12:23:15Z
dc.date.available 2010-07-17T12:23:15Z
dc.date.issued 2009-06-01
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB cs
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/8425
dc.description.abstract Bakalářská práce se zabývá možnostmi aplikace data miningu v oblasti energetiky. V teoretické části je výčet a popis vhodných metod pro aplikaci data miningu. Z mnoha metod je podrobněji popsána predikce pomocí neuronových sítí. V praktické části je návod na predikci pomocí výpočetního prostředí Matlab a jeho toolboxu pro neuronové sítě. Konkrétní výsledky predikce jsou prezentovány na rozsáhlých datech získaných ve spolupráci s teplárnou Most - Komořany. cs
dc.format 63 s. cs
dc.format.extent 2243722 bytes cs
dc.format.mimetype application/pdf cs
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject data mining en
dc.subject energetic industry en
dc.subject artificial neural networks en
dc.subject Matlab en
dc.subject prediction en
dc.subject neural network toolbox en
dc.subject mean absolute percentage error en
dc.subject heating plant en
dc.subject data mining cs
dc.subject energetický průmysl cs
dc.subject umělé neuronové sítě cs
dc.subject Matlab cs
dc.subject predikce cs
dc.subject neural network toolbox cs
dc.subject průměrná absolutní percentuelní chyba cs
dc.subject teplárna cs
dc.title Data mining v energetickém průmyslu cs
dc.title.alternative Data Mining in Energetic Industry en
dc.type bakalářská práce cs
dc.contributor.referee Král, Erik
dc.date.accepted 2009-06-19
dc.description.abstract-translated The bachelor thesis deals with possibilities of application of data mining in the sphere of energetic industry. In the theory there is an enumeration and description of appropriate methods for data mining application. From many methods the prediction using neural networks is described in more detail. In the practical part there are instructions for prediction using computing environment Matlab and its toolbox for neural networks. The specific results of prediction are presented on large data obtained in co-operation with the heating plant Most - Komořany. en
dc.description.department Ústav aplikované informatiky cs
dc.description.result obhájeno cs
dc.parent.uri http://hdl.handle.net/10563/76 cs
dc.parent.uri http://hdl.handle.net/10563/220 cs
dc.thesis.degree-discipline Informační technologie cs
dc.thesis.degree-discipline Information Technologies en
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-name Bc. cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.thesis.degree-program Inženýrská informatika cs
dc.identifier.stag 9154
dc.date.assigned 2009-02-20
utb.result.grade A
utb.result.grade A


Files in this item

Files Size Format View
špico_2009_bp.pdf 2.139Mb PDF View/Open
špico_2009_vp.doc 290.5Kb Microsoft Word View/Open
špico_2009_op.doc 286.5Kb Microsoft Word View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account