• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Кассем Самех Али. 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.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26
    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:
    Ибрагим Абдулла Хайдар Абдо
    Хасан Абдулла Мохаммед
    Логачева, А.Г.

    Экз-ры полностью 3cd037a071762fe15f31d4d0a9a82e5b/2021/7/1
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -835269-445658)

    Шифр в сводном ЭК: accf60d5a469f5091e812a74e59b2357




    Заказ фрагмента документа ₽