Полное описание

Прогнозирование электропотребления предприятия с применением искусственных нейронных сетей / Кассем Самех Али, Ибрагим Абдулла Хайдар Абдо, Хасан Абдулла Мохаммед, А. Г. Логачева. - Текст : непосредственный // Тюменский государственный университет. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика : научное издание. - 2021. - Том 7, N 1. - С. 177-193. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2411-7978.
(Шифр в БД У4566/2021/7/1)

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
	574.46

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): искусственные нейронные сети -- алгоритм обучения -- прогнозирование электропотребления -- обратное распространение ошибки -- среднеквадратичная ошибка -- активационная функция
Аннотация: За последнее столетие потребление энергии резко возросло из-за многих факторов: технологических, социальных, экономических. Поэтому прогнозирование энергопотребления имеет большое значение для множества процессов, включая планирование работы генерирующего оборудования, управление и оптимизацию режимов работы энергетических систем, а также сохранение энергетических ресурсов. За последние несколько десятилетий модели на основе данных для прогнозирования энергопотребления значительно улучшились благодаря их повышенной производительности, надежности и простоте развертывания. На сегодняшний день среди множества различных типов моделей искусственные нейронные сети входят в число наиболее популярных подходов на основе данных. В этой статье рассмотрена возможность применения искусственных нейронных сетей для среднесрочного прогнозирования электропотребления предприятия. Реализована задача построения искусственной нейронной сети с использованием алгоритма с обратной связью для обучения сети на базе математического пакета MATLAB. Нами были проанализированы такие характеристики, как настройка параметров, сложность реализации, скорость обучения, сходимость результата, точность прогнозирования и стабильность результата. Полученные результаты позволили сделать вывод, что алгоритм с обратной связью хорошо подходит для среднесрочного прогнозирования электропотребления.
Доп. точки доступа:
Кассем Самех Али
Ибрагим Абдулла Хайдар Абдо
Хасан Абдулла Мохаммед
Логачева, А.Г.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽