Применение коннективистских систем для прогнозирования потребления электроэнергии в торговых центрах

Автор(ы): Камаев В. А., Щербаков М. В., Панченко Д. П., Щербакова Н. Л., Бребельс А.

Название статьи: Применение коннективистских систем для прогнозирования потребления электроэнергии в торговых центрах

Выпуск: 31

Рубрика: Анализ и синтез систем управления

Год: 2010

Библиография: Камаев В. А., Щербаков М. В., Панченко Д. П., Щербакова Н. Л., Бребельс А. Применение коннективистских систем для прогнозирования потребления электроэнергии в торговых центрах / Управление большими системами. Выпуск 31. М.: ИПУ РАН, 2010. С.92-109.

Гос. регистрационный номер: 0421000023\0081

Дата опубликования: 31.12.2010

Ключевые слова: прогнозирование потребления электроэнергии, коннективизм, коннективистские системы, скользящее среднее, линейная регрессия, нейронные сети

Аннотация: Рассматривается решение проблемы краткосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в торговых центрах Голландии и Бельгии. Предлагается методика прогнозирования, основанная на использовании коннективистских систем. Дается общее описание методики прогнозирования и специфика ее применения для рассматриваемой задачи прогнозирования. Приводится обобщение, описание и результаты применения различных коннективистских моделей: модели скользящего среднего, модели линейной регрессии, модели нейронных сетей. Кроме этого, показаны изменения в качестве прогноза в зависимости от различных наборов входных переменных. Обсуждаются результаты и приводятся выводы о специфике применения той или иной модели.

Author(s): Kamaev V. A., Scherbarov M. V., Panchenko D. P., Scherbakova N. L., Brebels A.

Article title: Implementation of connectionists systems for trade centers energy consumption forecasting

Issue: 31

Year: 2010

Keywords: energy consumption forecasting, connectionism connectionists systems, average model, linear regression, neural networks

Abstract: The problem of energy consumption forecasting in trade centers in Holland and Belgium is considered in this paper. The forecast frameworks based on connectionists systems is suggested here. Paper presents the general description of the framework and the list of specific features connected with observed domain. There are several connectionists systems are implemented to solve forecast problem. They are based on average model, linear regression, neural networks. Models were tested with different set of input variables. In conclusion results and summary were presented.

в формате PDF
Обсудить в Интернет-конференции

Просмотров: 5263; загрузок: 1979, за месяц: 11.

Назад