Полное описание
>
Ермоленко, Татьяна Владимировна. Исследование эффективности предсказательных моделей для системы анализа и мониторинга энергопотребления на предприятиях угольной промышленности = Study of the efficiency of predictional models for the system of analysis and monitoring of energy consumption at coal industry enterprises / Т. В. Ермоленко, В. Н. Котенко, А. О. Винник. - Текст : непосредственный // Проблемы искусственного интеллекта = Problems of Artificial Intelligence : международный рецензируемый научно-теоретический журнал. - 2022. - N 4. - С. 25-34. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2413-7383.
(Шифр в БД У5403/2022/4)
ГРНТИ | УДК | |
28.23 | 004.8-047.72 | |
44.29.29 | 621.311:004.8 |
РУБ ИИ | |
07.03 | |
07.99 Рубрики: Искусственный интеллект -- Прогнозирование Искусственный интеллект -- Применение в электроэнергетике Кл.слова (ненормированные): временной ряд -- стационарность -- тренд -- сезонность -- arima -- модуль экспоненциального сглаживания -- модель хольта-винтерса -- многослойный персептрон -- двунаправленная сеть долгой краткосрочной памяти Аннотация: Статья посвящена актуальной на сегодняшний день задаче построения предсказательных моделей потребления объемов электроэнергии такими крупными предприятиям как предприятия угольной промышленности. Модели обучались и тестировались на данных шахты имени академика А. А. Скочинского за 2012-2019 гг. Проведенное исследование временного ряда показателей энергопотребления шахтой показало, что ряд является стационарным, в нем присутствуют тренд и сезонность. Это делает возможным применение регрессионных и авторегрессионных моделей прогнозирования. Для исследования использовались модели ARIMA и экспоненциального сглаживания. Кроме этих моделей исследовалась эффективность нейросетевых методов, в частности, моделей на основе многослойного персептрона и двунаправленной сети долгой краткосрочной памяти. Проведен сравнительный анализ эффективности этих моделей на тестовой выборке, который показал, что наиболее эффективной моделью является ARIMA. Доп. точки доступа: Котенко, Владислав Николаевич Винник, А.О. > Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1) Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1) |