we developeda decision support syst

we developed
a decision support system for forecasting fossil fuel
production by applying regression, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) methods
to the historical data from 1950 to 2003 in a comparative
manner. The method proposed in that study integrated the
models obtained from each method by using some decision
parameters related to goodness-of-fit or confidence interval, behavior of the curve, and reserves.
The studies on energy demand forecasting in Turkey
dates back to 1960s. The tradition of energy forecasting by
using simple regression techniques was initiated by the
State Planning Organization (SPO). Similar studies later
have been continued by the Ministry of Energy and
Natural Resources of Turkey (MENR) and a number of
academicians. These early forecasts consistently predicted
much higher values than the consumptions that actually
occurred

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการคาดการณ์เชื้อเพลิงฟอสซิลผลิต โดยใช้การถดถอย Autoregressive รวมย้ายเฉลี่ย (อา), และวิธีการตามฤดูกาล Autoregressive รวมย้ายเฉลี่ย (สมถวิล)ข้อมูลย้อนหลังจากปี 1950 2003 ในการเปรียบเทียบลักษณะการ วิธีการนำเสนอในการศึกษาแบบบูรณาการรุ่นที่ได้รับจากแต่ละวิธีการโดยการตัดสินใจบางอย่างพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดี หรือช่วงความเชื่อมั่น ลักษณะของเส้นโค้ง การสำรองการศึกษาพลังงานความต้องการการคาดการณ์ในตุรกีวันกลับไป 1960s ประเพณีของพลังงานคาดการณ์โดยใช้เทคนิคการถดถอยอย่างง่ายเป็นจุดเริ่มต้นโดยการสถานะการวางแผนองค์กร (SPO) ศึกษาที่คล้ายกันในภายหลังอย่างต่อเนื่อง โดยกระทรวงพลังงาน และทรัพยากรธรรมชาติของประเทศตุรกี (MENR) และจำนวนacademicians คาดการณ์เหล่านี้ช่วงคาดการณ์อย่างต่อเนื่องค่ามากสูงกว่าปริมาณการใช้ที่ที่จริงเกิดขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราพัฒนา
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการพยากรณ์เชื้อเพลิงฟอสซิล
ในการผลิตโดยใช้การถดถอยอัตถดถอยแบบบูรณาการเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ARIMA) และอัตถดถอยแบบบูรณาการตามฤดูกาลเฉลี่ยเคลื่อนที่ (SARIMA) วิธี
การข้อมูลทางประวัติศาสตร์ 1950-2003 ในการเปรียบเทียบ
ลักษณะ วิธีการเสนอว่าการศึกษาแบบบูรณาการ
รุ่นที่ได้รับจากแต่ละวิธีโดยใช้การตัดสินใจบาง
พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดีช่วงความเชื่อมั่นหรือพฤติกรรมของเส้นโค้งและสำรอง.
การศึกษาเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการพลังงานในประเทศตุรกี
วันที่กลับไปปี 1960 ประเพณีของการคาดการณ์พลังงานโดยการ
ใช้เทคนิคการถดถอยอย่างง่ายถูกริเริ่มโดย
องค์การรัฐวางแผน (SPO) การศึกษาที่คล้ายกันในภายหลัง
ได้รับการอย่างต่อเนื่องโดยกระทรวงพลังงานและ
ทรัพยากรธรรมชาติของประเทศตุรกี (MENR) และจำนวนของ
นักวิชาการ การคาดการณ์ในช่วงต้นเหล่านี้อย่างต่อเนื่องคาดการณ์
ค่าสูงกว่าการบริโภคที่จริง
ที่เกิดขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการพยากรณ์

ฟอสซิลเชื้อเพลิงการผลิตโดยการใช้สมการถดถอย ตัวเองรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( ARIMA ) และฤดูกาล ตัวเองรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( sarima ) วิธีการ
กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากปี 1950 ถึงปี 2003 ในลักษณะเปรียบเทียบ

วิธีที่เสนอในการศึกษาแบบบูรณาการแบบจำลองที่ได้จากแต่ละวิธี

โดยใช้การตัดสินใจพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดี หรือความเชื่อมั่น พฤติกรรมของเส้นโค้งและสำรอง .
การศึกษาพลังงาน การพยากรณ์ความต้องการในตุรกี
วันที่กลับไปปี 1960 . ประเพณีของการพยากรณ์พลังงานไฟฟ้า โดยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย

ถูกริเริ่มโดยรัฐวางแผนองค์กร ( spo ) การศึกษาต่อมา
เหมือนมีอย่างต่อเนื่อง โดยกระทรวงพลังงานและ
ทรัพยากรธรรมชาติของตุรกี ( menr ) และหมายเลขของ
นักวิชาการ . การคาดการณ์เหล่านี้อย่างต่อเนื่องก่อนทำนาย
ค่ามากขึ้นกว่าการบริโภคที่แท้จริง
เกิดขึ้น