we developed a decision support sys

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:

เราพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการคาดการณ์การผลิตเชื้อเพลิงฟอสซิลโดยใช้ถดถอย Autoregressive รวมย้ายเฉลี่ย (อา), และวิธีการตามฤดูกาล Autoregressive รวมย้ายเฉลี่ย (สมถวิล) ข้อมูลย้อนหลังจากปี 1950 2003 ในลักษณะเปรียบเทียบ วิธีการนำเสนอในการศึกษาแบบบูรณาการรุ่นที่ได้รับจากแต่ละวิธี โดยใช้พารามิเตอร์บางอย่างตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดีหรือช่วงความเชื่อมั่น ลักษณะของเส้นโค้ง และสำรองการศึกษาพลังงานความต้องการการคาดการณ์ในตุรกีไป 1960s ประเพณีของพลังงานคาดการณ์โดยใช้เทคนิคการถดถอยอย่างง่ายเป็นจุดเริ่มต้นโดยการสถานะการวางแผนองค์กร (SPO) ศึกษาที่คล้ายกันในภายหลังอย่างต่อเนื่อง โดยกระทรวงพลังงาน และทรัพยากรธรรมชาติของประเทศตุรกี (MENR) และจำนวนacademicians คาดการณ์เหล่านี้ช่วงคาดการณ์อย่างต่อเนื่องค่ามากสูงกว่าปริมาณการใช้ที่ที่จริงเกิดขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการพยากรณ์การผลิตเชื้อเพลิงฟอสซิลโดยใช้การถดถอยอัตถดถอยแบบบูรณาการเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ARIMA) และอัตถดถอยแบบบูรณาการตามฤดูกาลเฉลี่ยเคลื่อนที่ (SARIMA) วิธีการที่ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ 1950-2003 ในลักษณะที่เปรียบเทียบ วิธีการเสนอว่าการศึกษาแบบบูรณาการ
รุ่นที่ได้รับจากแต่ละวิธีโดยใช้พารามิเตอร์บางการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดีช่วงความเชื่อมั่นหรือพฤติกรรมของเส้นโค้งและสำรอง.
การศึกษาเกี่ยวกับการคาดการณ์ความต้องการพลังงานในประเทศตุรกีวันที่กลับไปปี 1960 ประเพณีของการคาดการณ์พลังงานโดยการ
ใช้เทคนิคการถดถอยอย่างง่ายถูกริเริ่มโดย
องค์การรัฐวางแผน (SPO) การศึกษาที่คล้ายกันในภายหลัง
ได้รับการอย่างต่อเนื่องโดยกระทรวงพลังงานและ
ทรัพยากรธรรมชาติของประเทศตุรกี (MENR) และจำนวนของ
นักวิชาการ การคาดการณ์ในช่วงต้นเหล่านี้อย่างต่อเนื่องคาดการณ์
ค่าสูงกว่าการบริโภคที่จริง
ที่เกิดขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้พัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับพยากรณ์การผลิตเชื้อเพลิงฟอสซิลโดยการใช้สมการถดถอย ตัวเองรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( ARIMA ) และฤดูกาล ตัวเองรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( sarima ) วิธีการเพื่อให้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากปี 1950 ถึงปี 2003 ในลักษณะเปรียบเทียบ วิธีที่เสนอในรูปแบบบูรณาการ
แบบจำลองที่ได้จากแต่ละวิธีโดยใช้บางส่วนของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ ความดีของพอดี หรือความเชื่อมั่น พฤติกรรมของเส้นโค้งและสำรอง .
การศึกษาการพยากรณ์ความต้องการพลังงานในตุรกีวันที่กลับไปปี 1960 . ประเพณีของการพยากรณ์พลังงานไฟฟ้า โดยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย

ถูกริเริ่มโดยรัฐวางแผนองค์กร ( spo ) การศึกษาที่คล้ายกันในภายหลัง
ได้รับการอย่างต่อเนื่อง โดยกระทรวงพลังงานและทรัพยากรธรรมชาติของตุรกี ( menr

) และจำนวนของนักวิชาการ . การคาดการณ์เหล่านี้อย่างต่อเนื่องก่อนทำนาย
ค่ามากขึ้นกว่าการบริโภคที่แท้จริง
เกิดขึ้น