title: Forecasting petroleum consumption with neural network
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Айдемиров Герман Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Букреев Евгений Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bukreev Evgenii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Свиркин Михаил Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Svirkin Mikhail Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016153
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11615
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: По данным Международного Энергетического Агентства(МЭА) общий объем потребления нефти в 2015 году составил примерно 4.3 млрд тонн, что на 55% больше чем в 1973 году. Таким образом, средний рост потребления нефти за прошедшие с момента «нефтяного шока» годы составил приблизительно 1% в год. Вместе с тем, после завершения экономического кризиса 1973-1983 годов потребление нефти стабильно росло вплоть до начала кризиса 2008 года.  Применяемый в данной работе подход является одним из многих способов для контроля и мониторинга потребления нефти. В данной работе нейронная сеть обучается на основе алгоритма опыления цветка. С целью сравнения результатов в работе используются другие алгоритмы обучения нейронной сети (метод роя частиц(APSO),метод колонии пчел(ABC)). Было установлено, что метод, предложенный в исследовании работает лучше сравниваемых алгоритмы с точки зрения скорости сходимости и точности прогнозов. Сделаны прогнозы потребления нефти основными странами-импортерами российской нефти на несколько лет и результаты были сравнены с фактическим потреблением.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: According to the International Energy Agency (IEA), the total volume of oil consumption in 2015 was approximately 4.3 billion tons, which is 55% more than in 1973. Thus, the average increase in oil consumption over the years since the "oil shock" years was approximately 1% per year. At the same time, after the economic crisis of 1973-1983, oil consumption steadily grew until the beginning of the 2008 crisis.  The approach used in this paper is one of many ways for control and monitoring of oil consumption. In this paper, the neural network is trained by using FP-algorithm. For the purpose of comparing the results, other algorithms for training the neural network (APSO-method, ABC-method) are used. It was found that the method proposed in the study works better compared algorithms in terms of convergence rate and accuracy of forecasts. The forecasts of oil consumption by the main importing countries of Russian oil have been made for several years and the results have been compared with actual consumption.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: потребление нефти
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эвристический алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: oil consumption
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: heuristic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting petroleum consumption with neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование потребления нефти с использованием нейронной сети
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bukreev_diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11615/1/Bukreev_diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,49 MB
resources.filename: reviewSV_st001562_Svirkin_Mixail_Vladimirovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11615/2/reviewSV_st001562_Svirkin_Mixail_Vladimirovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,3 kB