Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item:http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126
Title: Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью радиально-базисных нейронных сетей
Authors: Лебединський, Ігор Леонідович
Лебединский, Игорь Леонидович
Lebedynskyi, Ihor Leonidovych
Ноздренков, Валерій Станіславович
Ноздренков, Валерий Станиславович
Nozdrenko, Valerii Stanislavovych
Мошенський, Ігор Віталійович
Мошенский, Игорь Витальевич
Moshenskyi, Ihor Vitaliiovych
Keywords: радіально-базисна мережа
радиально-базисная сеть
artificial neuron networks
електричне навантаження
электрическая нагрузка
electric demand
прогнозування
прогнозирование
programmatic tools
Issue Year: 2011
Publisher: Издательство СумГУ
Citation: Мошенский, И.В. Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью радиально-базисных нейронных сетей [Текст] / И.В. Мошенский, И.Л. Лебединский, В.С. Ноздренков // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2011. — № 1. — С. 147-153.
Abstract: У даній роботі використовується модель прогнозування півгодинних електричних навантажень підприємства з безперервним циклом виробництва, яка ґрунтується на використанні радіально-базисних нейронних мереж. Програмним шляхом на ЕОМ був виконаний прогноз півгодинних навантажень, при цьому отримані результати, представлені в графічному і табличному вигляді. Точність прогнозних значень досягала в більшості випадків 0,3-1,5 %, в найгіршому випадку – 3,8 %. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126
В данной работе используется модель прогнозирования получасовых электрических нагрузок предприятия с непрерывным циклом производства, основанная на использовании радиально-базисных искусственных нейронных сетей. Программным путем на ЭВМ был выполнен прогноз получасовых электрических нагрузок, при этом полученные результаты представлены в графическом и в табличном виде. Точность прогнозируемых значений составила в большинстве случаев 0,3-1,5 %, в наихудшем случае- 3,8 %. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126
The electric demand prediction of JSC “SumyKhimprom” with the continuous cycle of production is done. The most advanced is a method based on the use of artificial neuron networks. Adequacy of application of this method is well-proven by a number of theorems, and the developed programmatic tool allows to predict the electric demand without implementation of additional operations. In the paper the structure of neural network was proposed. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126
URI: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24126
Type: Article
Appears in Collections:Вісник Сумського державного університету. Технічні науки (2007 - 2014)

Views
Other78
Canada1
China5
Czech Republic1
Germany13
Denmark1
EU1
France3
United Kingdom6
Hong Kong1
Iran1
Netherlands4
Russia46
Turkey25
Ukraine59
United States77
Downloads
Other347
China1
Czech Republic1
Germany2
EU1
France3
Kazakhstan1
Netherlands1
Serbia1
Russia21
Ukraine29
United States1


Files in This Item:
File Description SizeFormatDownloads 
Moshenskiy.pdf341.06 kBAdobe PDF409Download
Show full item record Recommend this item


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.