Филатова Анна Юрьевна

Факультет:
Компьютерных Информационных Технологий и Автоматики (КИТА)

Специальность:
Информационные Управляющие Системы (ИУС)

Тема выпускной работы: "Разработка компьютеризированной подсистемы анализа и прогнозирования потребления природного газа в условиях ОАО"Донецкгоргаз""

Руководитель: проф. Лаздынь С.В.

     Все нижеприведенные ссылки можно разбить на группы:

• Ресурсы магистров ДонНТУ
  
• Прогнозирование
  
• Анализ данных
  
• Нейронные сети и Генетические алгоритмы
  
• Отдельные источники по теме
  
• Англоязычные источники
  

Ресурсы магистров ДонНТУ

1. http://masters.donntu.ru/2005/kita/kirichenko/library/s1.htm
   Материал библиотеки магистра ФКИТА 2005 года Кириченко Л.М.
   Кириченко Л.М. "Статистика промышленности.
   Обзор и анализ статистических методов прогнозирования".
       В статье приведен обзор и анализ статистических методов прогнозирования, сущность статистических прогнозов, классификация методов прогнозирования, как применяются нейронные сети в прогнозировании. Раскрывается понятие статистики промышленности.

2. http://masters.donntu.ru/2006/fvti/sergienko/library/art08.htm
   Материал библиотеки магистра ФВТИ 2006 года Сергиенко Ю.С.
   Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования - М.: Статистика, 1977.- 199с. Глава 3. Регрессионный анализ и прогнозирование

3. http://masters.donntu.ru/2005/kita/sroka/library/book10.htm
   Материал библиотеки магистра ФКИТА 2005 года Срока Т.Б.
   Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин, В.В. Райх. — Москва: Нолидж, 2003. — 400 с.
        В материале подробно рассмотрены основные принципы построения систем, ориентированных на анализ данных (концепция хранилища данных, OLAP-технология, интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и т.д.).

4. http://masters.donntu.ru/2004/kita/petrov/diss/
   Автореферат выпускной работы магистра ФКИТА 2004 года Петрова А.В.
       В работе раскрыты основные понятия анализа данных, а именно: хранилище данных; OLAP; многомерная модель данных и ее компоненты. Приведены результаты исследования в области построения систем поддержки принятия рещений.

5. http://masters.donntu.ru/2005/kita/tevelev/library/lib3.htm
   Материал библиотеки магистра ФКИТА 2005 года Тевелева А.Д.
   Тевелев А.Д. Доклад на тему "Применение методов Data Mining в системе обработки и анализа медикостатистической информации".

6. http://masters.donntu.ru/2006/kita/kiryan/library/art06.htm
   Материал библиотеки магистра ФКИТА 2006 года Кирьян Е.М.
   Дмитрий Пауков Прогнозирование c помощью искусственных нейронных сетей
       Работа посвящена изучению искусственных нейронных сетей, их применению при решении задач в различных сферах человеческой деятельности, в частности - прогнозирование временных рядов (курса валют). Приводится описание нейронных сетей, принципов их устройства и работы. Рассмотрены модели нейросетей и способы их обучения.

7. http://masters.donntu.ru/2006/kita/kiryan/library/art07.htm
   Материал библиотеки магистра ФКИТА 2006 года Кирьян Е.М.
   J. Scott Armstrong "The forecasting canon: nine generalizations to improve forecast accuracy"
       Материал включает принципы и 9 правил ! улучшения точности прогноза.

8. http://masters.donntu.ru/2006/fvti/akulov/diss/index.htm
   Автореферат выпускной работы магистра ФВТИ 2006 года Акулова П.В. по теме: "Решение задач прогнозирования с помощью нейронных сетей".
       В работе исследуется проблема прогнозирования с помощью использования искусственных нейронных сетей. Данными для обучения должны являться временные ряды или значения какой-либо функции.

   Вверх

   Прогнозирование

9. http://prognoz.org/lib/geneticheskie-algoritmy
       Сайт о Прогнозах и Прогнозировании в целом. Здесь можно найти большое количество статей, книг по прогнозированию в различных отраслях жизни, методам прогнозирования(классические, на нейронных сетях и генетических алгоритмах); подробное описание существующих программных продуктов и .т.д.

10. Советник по Прогнозированию
        В данном источнике собрана полная информация о прогнозировании.Рассмотрены основные идеи, принципы и понятия; классификация прогнозов; есть подробное описание методов прогнозирования; приведены примеры использования прогнозирования для решения актуальных задач.

11. Диссертации и авторефераты Украины
         Автореферат диссертации: "Математичні моделі прогнозування динамічних рядів у дилінгових інформаційних системах 2005 года". Источник: Автореф. дис... канд. техн. наук: 05.13.06 / Аль-Гулі Абед; Харк. нац. ун-т радіоелектрон. — Х., 2005. — 20 с. — укp.

12. http://www.gmdh.net
        Поддробная информация о Методе Группового Учета Аргументов (МГУА), который применяется в самых различных областях для анализа данных и отыскания знаний, прогнозирования и моделирования систем, оптимизации и распознавания образов. Большое количесттво ссылок на статьи и книги по МГУА и индуктивному моделированию на русском и английском языках.

13. http://www.bi-grouplabs.ru/Rech/plan/electraplan.html
    Канторович Сергей Анатольевич (Научно-производственное предприятие Ижинформпроект) "Deductor: Electra. Прогнозирование потребления электроэнергии"
        В статье описаны основные подходы к организации прогнозирования потребления энергоресурсов на примере электроэнергии путем решения практической задачи.

14. http://www.tek.ua/article0$t!1$pa!277$a!33691.htm
         Галина РЕЗНИК (Журнал"ТЭК" № 2, 2005) Гороскоп газовой промышленности.
    "Прогноз потребления природного газа в развивающихся странах "

15. http://library.donntu.ru/fem/vip91/91_19.pdf
         Наукові праці ДонНТУ. Серія: економічна. Випуск 91
    Р.З.Амиров, к.т.н., доцент ДонНТУ. "Повышение точности прогнозов с использованием теории нечетких множеств"

16. http://www.forecsys.ru/forecastpro.php
        Библиотека средств прогнозирования (Forecasting Processor)

17. Лаборатория BaseGroup технологии анализа данных - Прогнозирование
        Прогнозирование как задача анализа. Описание процесса прогнозирования данных.

18. http://www.neuroproject.ru/forecasting_tutorial.php
        Учебник по методам прогнозирования. Издание предназначено для первоначального ознакомления с методами прогнозирования, аналитическими технологиями, в частности, с нейронными сетями и генетическими алгоритмами. Рассмотрены программная реализация и решение практических задач.

19. http://www.gmdh.net/articles/theory/TimeSeries.pdf
        Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. "Математические методы построения прогнозов" Москва - Радио и связь, 1997.- 112с.
    В книге приведено описание построения модели прогнозирования; рассмотрены методы регрессионного анализа; конфлюэнтный анализ(учет неопределенности в задачах прогнозирования); методы построения прогнозов.
    Формат: pdf

20. http://www.cisstat.com/rus/forecast-metod-bull-7-2007.htm     
    Совершенствование методологических подходов к прогнозным расчетам темпов роста основных макроэкономических показателей.

21. http://www.ksema.ru/projects/pr_reb.htm
         Создание системы прогнозирования потребления электроэнергии в ООО «Русэнергосбыт» (постановка задачи, реализация проекта, результаты проекта).

22. innov.elti.tpu.ru/reports/408810.pdf
         Поляков Е.С., Титаренко А.В.
    "Прогнозирование суточного графика электрической нагрузки многономенклатурного промышленного предприятия".
    Формат: pdf
    

    Вверх

    Анализ данных

23. http://www.statsoft.ru/
    Большаков П.С. "Что такое Data Mining?"

24. Современные методы анализа данных
        Рассмотрены возможности работы аналитического пакета "Дедуктор", порядок построения анализа данных; раскрыты возможности 5 основных приложений. Изложены подходы основных аналитических технологий, таких как: нейронные сети (самоорганизующиеся карты Кохонена) и деревья решений.

25. http://www.frigat.ru/131/
        Описание построения моделей для анализа данных и методики извлечения знаний.Перечень наиболее популярных алгоритмов анализа данных.

26. http://www.infocity.kiev.ua
    А. Сахаров "Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных"

27. http://www.statsoft.ru/home/products/Statistica/details/sta_tim/default.htm
        
    Анализ временных рядов и прогнозирование. Описание реализации решения этой задачи в пакете STATISTICA.

28. http://www.olap.ru
    Data Mining –интеллектуальный анализ данных

29. http://www.management.com.ua/ims/ims103.html
    Татьяна Андрусенкожурнал "Корпоративные системы" (№2, 2005)
    "Современный анализ данных: общие вопросы BI"
         В статье рассмотрены типичные задачи, решаемые в системах Business Intelligence (BI), их пользователи, проблемы и тенденции. Приведен пример методики разработки BI систем.

30. Лаборатория BaseGroup - технологии анализа данных - Методология
        Материалы, описывающие методы и концепции, используемые при создании аналитических систем.

31. http://www.etechs.com.ua/i/lng.ru/page.soft_olap
    OLAP анализ и средства отчетности. Решения для анализа данных и составления отчетов.

32. Формирование бизнес-процессов на основе технологий OLAP и STATISTICA
        
    Описание использования технологии STATISTICA для построения моделей и проведения исследований. Рассмотрен пример бизнес-анализа на основе OLAP и STATISTICA

33. http://www.energosber.74.ru/Vestnik/1_2000/1_00_6.htm
         Никифоров Г.В., к.т.н.,Копцев Л. А., к.т.н,ОАО "ММК"
    "Энергетический анализ - основа целенаправленной деятельности по энергосбережению"

    Вверх

    Нейронные сети и Генетические алгоритмы

34. http://www.neuroproject.ru
        Сайт о нейронных сетях. Содержит все новости нейросетевых технологий, каталог продуктов, основанных на нейронных сетях, обучающие курсы и книги, предназначеннные для ознакомления с методами прогнозирования, аналитическими технологиями, в частности, с нейронными сетями и генетическими алгоритмами.

35. http://www.basegroup.ru/neural/math.htm
        Описание математического аппарата нейронных сетей.

36. http://cache.rcom.ru/~dap/nneng/nnlinks/nbdoc/introduc.htm
    Копосов А.И., Щербаков И.Б., Кисленко Н.А., Кисленко О.П., Варивода Ю.В. и др. Отчет по научно-исследовательской работе "Создание аналитического обзора информационных источников по применению нейронных сетей для задач газовой технологии"
        Все о генетическом алгоритме обучения.

37. Сервер дистанционного образования ANRI EDUCATION SYSTENS
    Курс по "Прогнозированию на основе аппарата нейронных сетей"
        Рассмотрены прогнозирующие системы (понятия, проблемы,методы,модели); нейронные сети и их модели, а также прогнозирование на основе нейронных сетей

38. http://www.victoria.lviv.ua/html/oio/html/theme3_rus.htm#3_2_6
    Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений.

39. http://www.ieee.org/nnc
    Cовет по нейронным сетям IEEE Neural Network Council

40. www.gmdh.net/articles/rus/obzorzad.pdf
    Ивахненко А.Г., Ивахненко Г.А.
    Обзор задач, решаемых по алгоритмам Метода Группового Учета Аргументов (МГУА).

    Вверх

    Отдельные источники по теме

41. http://users.kpi.kharkov.ua/Mahotilo/
        Сайт Группы Исследования Разработки Нейронных Сетей и Генетических Алгоритмов. Содержит большое количество исследований, документов, ссылок, программ по следующим направлениям : Искусственные нейронные сети, Генетические алгоритмы, Интеллектуальные системы управления, Моделирование динамических систем, Предсказание энергопотребления.

42. http://users.kpi.kharkov.ua/Mahotilo/Docs/Publ2/uees97.html
    Г. К. Вороновский, Г. Г. Сергеенкова, С. А. Сергеев, К. В. Махотило "Краткосрочное предсказание электропотребления для крупного жилого массива города"
        В докладе описан синтезированный на базе искусственной нейронной сети одношаговый предиктор электрической мощности, потребляемой крупным жилым массивом. Особенность предиктора состоит в использовании номера недели в году и номера дня в неделе в качестве обобщенных входных координат, учитывающих влияние разнообразных климатических и антропогенных факторов на потребление электрической мощности в течение дня.

43. http://www.energostat.ru/articles
    Сборник статей и докладов по следующим разделам:

    1. Подготовка обработка и хранение информации для планирования электропотребления и балансов
    2. Планирование электропотребления, балансов электроэнергии и мощности
    3. Общие вопросы энергетики
    4. Единая система классификации и кодирования в электроэнергетике

44. http://www.mineral.ru/infoblocks/misc/Gas%20Market%20Study.pdf
    А. И. ГЛАГОЛЕВ, С. С. ДЕМИН, Ю. Н.ОРЛОВ "Долгосрочное прогнозирование газового рынка: ОПЫТ СЦЕНАРНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ"      В книге рассмотрены основные задачи газовой отрасли Росии и други стран мира,приведены существующие прогнозы по странам мира.

45. http://www.basegroup.ru/neural/ns.htm
    Стариков Алексей BaseGroup "Нейронные сети как средство добычи данных"

46. http://er.energy.gov.ua/doc.php
    Кудинов Е.В. "Прогнозирование нагрузки: состояние и перспективы"
        Рассмотрены варианты прогнозирования электрической нагрузки в рамках краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования.

47. http://www.techno.edu.ru:16001/db/msg/29605.html
    И.Ю.Петрова, А.А.Глебов "ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ ANFIS. АЛГОРИТМ ОТБОРА ВХОДНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ"
        В статье рассмотрены два вида обучающих выборок для нейро-нечеткой сети типа Сугэно. Сформулирована проблема отбора входных параметров сети. Рассмотрены алгоритмы отбора входных параметров методом последовательного поиска вперед, модифицированным методом последовательного поиска вперед и методом на основе таблиц корреляции.Приведены результаты тестирования алгоритмов на двух видах обучающих выборок.

48. http://www.icmm.ru/~masich/win/lexion/neyro/energy.htm
    Галушкин А.И. "Применение нейрокомпьютеров в энергетических системах"      Обзор основных задач, решаемых нейрокомпьютерами в современных энергетических системах.

49. Электронная библиотека Нефть-Газ
    Большой каталог источников по энергоресурсам (нефтяная и газовая промышленность).

    Вверх

    Англоязычные источники

50. http://www.me.utexas.edu/~jensen/ORMM/omie/operation/unit/forecast/index.html
    Англоязычный сайт по прогнозированию с описанием различных методов прогнозирования: временные ряды, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессии т.д.

51. S.Gil, J. Deferrari. "Generalized Model of Prediction of Natural Gas Consumption" Формат: pdf
        С.Жил, Ю.Деферрари."Обобщенная модель предсказания потребления природного газа"
    Перевод приведен в библиотеке

52. Tatsuya Iizaka, Tetsuro Matsui, and Yoshikazu Fukuyama Member, IEEE. "A Novel Daily Peak Load Forecasting Method using Analyzable Structured Neural Network" Формат: pdf
        Т.Иизака, Т.Матцуи и Й.Фукуяма. "Новый метод прогнозирования ежедневной пиковой нагрузки с помощью анализируемой структуриро- ванной нейронной сети"

53. James C. Howland III, Mark S. Voss "Natural Gas Prediction Using The Group Method of Data Handling"
    Формат: pdf
        С.Холланд, Марк С.Восс"Предсказание использования природного газа Методом Группового Учета Аргументов"

Начало