PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH DI WILAYAH TELUK KUANTAN DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG
Notice bibliographique
Résumé
Kebutuhan terhadap energi listrik saat ini semakin meningkat karena sebagian besar aspek kehidupan manusia bergantung pada ketersediaan energi listrik. Akibatnya pihak penyalur listrik harus mempersiapkan kebutuhan energi listrik yang semakin meningkat tersebut. Pihak penyalur listrik harus memiliki perencanaan yang baik dan tepat dalam pendistribusian energi listrik. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk membantu perencanaan tersebut adalah melakukan peramalan beban listrik untuk waktu yang akan datang. Metode fuzzy time series (FTS) Cheng merupakan salah satu metode yang dapat dilakukan untuk peramalan data time series yang menggunakan prinsip-prinsip fuzzy sebagai dasarnya. Pada penelitian ini dilakukan peramalan beban listrik jangka menengah di wilayah Taluk Kuantan dengan metode FTS Cheng untuk beberapa bulan ke depan. Hasil peramalan yang diperoleh tersebut dihitung tingkat akurasi peramalannya dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 4.45%, yang artinya hasil peramalan beban listrik jangka menengah di wilayah Taluk Kuantan dengan metode FTS Cheng dikatakan sangat baik karena tingkat akurasi yang kurang dari 10%.Kata Kunci: Time Series, Beban Listrik, Fuzzy Time Series Cheng
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».