| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Financial Engineering |
| Title in original language |
Tekošās dienas noslēguma elektroenerģijas cenu prognozēšana, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus |
| Title in English |
Intraday Closing Electricity Price Prediction Using Machine Learning Models |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Konstantins Kozlovskis |
| Reviewer |
Boriss Siliverstovs |
| Abstract |
Bakalaura darba pētnieciskā darba tēma ir “Tekošās dienas noslēguma
elektroenerģijas cenu prognozēšana izmantojot mašīnmācīšanās modeļus”.
Bakalaura darba galvenais mērķis ir izstrādāt efektīvu mašīnmācīšanās modeli,
kurš spēj prognozēt elektroenerģijas slēgšanas stundas cenas Baltijas valstu tekošās
dienas tirgos, izmantojot datus no 2018. gada janvāra līdz 2023. gada aprīlim.
Bakalaura darbs sastāv no divām daļām: teorētiskās un empīriskās. Pirmajā daļā
ir aplūkoti teorētiskās literatūras aspekti, kurā analizēta dažādu autoru pētnieciskā
literatūra, publikācijas, zinātnieku veiktie pētījumi un autoru atziņas, kas pamatotas
saskaņā ar apstiprinātām teorijām. Otrajā daļā tiek aplūkots pētījums un tā objekts –
cenu prognozēšana izmantojot mašīnmācīšanās modeļus.
Rezultāti parādīja, ka ansambļa (ensemble) modeļi, gadījuma meži un gradientu
pastiprināšana, darbojas vislabāk. Šo modeļu precizitāte tika pārbaudīta ar kvalitātes
veiktspējas metrikām un uzrādija viszemākās kļūdas vērtības, tādēļ tie precīzi novēro
faktisko cenu tendencrd, tādējādi tie bija visdrošākie prognozēšanai.
Bakalaura darbs sastāv no ievada, 2 nodaļām, 7 apakšnodaļām, rezultātiem un
secinājumiem. Bakalaura darba kopējais apjoms ir 56 lapaspuses, kurās izvietoti 10
attēli, 25 formulas un 103 literatūras avoti. |
| Keywords |
cenu prognozēšana, mašīnmācīšanās modeļi, tekošās dienas noslēgums, elektroenerģijas cena, dati. |
| Keywords in English |
price forecasting, machine learning models, intraday closing, electricity price, data. |
| Language |
lv |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
30.05.2024 15:54:12 |
