Нейромережеві засоби прогнозування споживання енергоресурсів
Анотація
Досліджено та обґрунтовано вибір нейромережевих структур для оброблення статистичних даних з метою прогнозування та виявлення аномальних показників споживання енергоресурсів. Показано, що системам на основі нейронних мереж завжди протиставлялись експертні системи, які, на відміну від перших, очевидно програмувались. Середовище, в якому працює система, не завжди є статичним і потрібні методи опрацювання даних, які могли б адекватно реагувати на зміну середовища та вміти відповідно адаптувати отримувані результати. Нейронні мережі володіють такою особливістю, як вміння навчатись. Ця особливість і є основним аргументом для застосування таких структур у системах управління енергоефективністю. Розроблена архітектура мережі та застосований процес навчання дав змогу прогнозувати показники спожитої електроенергії з урахуванням багатьох параметрів. Особливістю розробленої архітектури є можливість здійснювати перенавчання у процесі функціонування, не перериваючи його. Використання адаптивного та безперервного навчання нейромережі дасть змогу виявляти аномальні показники даних. Точність такого виявлення було перевірено на реальній вибірці даних. Аналіз отриманих результатів показує, що використання нейронних мереж хоч і потребує швидкодії і часу на навчання, проте, під час класифікації вхідного вектора, швидкодія нейронної мережі перевищує будь-який алгоритм кластеризації.
Посилання
Christopher, M. Bishop. (2005). Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback)), Clarendon Press, 205–215 pp.
Galushkin, A. I. (2000). Teoriia neironnykh setei. Moscow: IPRZhR. 415 p. [In Russian].
Goodfellow, I. (2016). Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), 230–245, MA: MIT Press.
Khaikin, S. (2006). Neironnie seti. Polnui kyrs. Moscow: Williams. 1104 p. [In Russian].
Kruglov, V. V., & Borisov, V. V. (2001). Iskusstvennye neironnye seti: teoriia i praktika. Moscow: Goriachaia liniia-Telekom. 382 p. [In Russian].
Pukach, A. I., Teslyuk, V. M., Tkachenko, R. O., & Ivantsiv, R.-A. D. (2011). "Implementation of neural networks for fuzzy and semistructured data," in Proceedings of 11-th International Conference on The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics, CADSM, Lviv – Polyana, Ukraine, 350–352.
Shankar, R. (2016). Neural Networks. MA: MIT Press. 124–132 pp.
Авторське право (c) 2018 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.