Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Možnosti využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat při hodnocení spolehlivosti distribučních sítí
Geschwinder, Lukáš ; Skala, Petr (oponent) ; Blažek, Vladimír (vedoucí práce)
Účelem je zhodnotit využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat jako pomůcky při simulacích spolehlivosti distribuční sítě. Zvolené metody jsou shluková analýza (CLU) a metody hlavních komponent (PCA). CLU slouží k rozdělení objektů na základě jejich znaků a výpočtu vzdálenosti mezi objekty do skupin, jejichž vlastnosti by měly být podobné. Výstupem je možné odhalit skrytou strukturu v datech. PCA slouží k nalezení struktury ve znacích vícerozměrné matice dat. Znaky zde představují jednotlivé veličiny popisující daný objekt. PCA využívá rozložení původní matice dat na matici strukturní a šumovou. Jedná se o transformaci původní matice dat do nového souřadnicového systému hlavních komponent. Nové souřadnice se nazývají skóre. Hlavní komponenty tvoří ortogonální systém nových souřadnic. Distribuční síť z hlediska spolehlivosti může být charakterizována řadou statistických veličin. Spolehlivostní ukazatele mohou být: počet přerušení, doba přerušení. Integrální ukazatele spolehlivosti mohou být: ukazatel průměrné systémové četnosti přerušení (SAIFI) a ukazatel průměrné systémové doby trvání přerušení (SAIDI). V závěru je porovnání provedené simulace SAIFI podle negativně-binomického rozdělení a poskytnutých hodnot od distribuční společnosti. Je proveden pokus o popis závislostí znaků a rozdělení vývodů.
Možnosti využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat při hodnocení spolehlivosti distribučních sítí
Geschwinder, Lukáš ; Skala, Petr (oponent) ; Blažek, Vladimír (vedoucí práce)
Účelem je zhodnotit využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat jako pomůcky při simulacích spolehlivosti distribuční sítě. Zvolené metody jsou shluková analýza (CLU) a metody hlavních komponent (PCA). CLU slouží k rozdělení objektů na základě jejich znaků a výpočtu vzdálenosti mezi objekty do skupin, jejichž vlastnosti by měly být podobné. Výstupem je možné odhalit skrytou strukturu v datech. PCA slouží k nalezení struktury ve znacích vícerozměrné matice dat. Znaky zde představují jednotlivé veličiny popisující daný objekt. PCA využívá rozložení původní matice dat na matici strukturní a šumovou. Jedná se o transformaci původní matice dat do nového souřadnicového systému hlavních komponent. Nové souřadnice se nazývají skóre. Hlavní komponenty tvoří ortogonální systém nových souřadnic. Distribuční síť z hlediska spolehlivosti může být charakterizována řadou statistických veličin. Spolehlivostní ukazatele mohou být: počet přerušení, doba přerušení. Integrální ukazatele spolehlivosti mohou být: ukazatel průměrné systémové četnosti přerušení (SAIFI) a ukazatel průměrné systémové doby trvání přerušení (SAIDI). V závěru je porovnání provedené simulace SAIFI podle negativně-binomického rozdělení a poskytnutých hodnot od distribuční společnosti. Je proveden pokus o popis závislostí znaků a rozdělení vývodů.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.