Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351
Title: Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью вейвлет-нейронных сетей
Authors: Moshenskyi, Ihor Vitaliiovych
Lebedynskyi, Ihor Leonidovych
Nozdrenkov, Valerii Stanislavovych
Nozdrenko, Valerii Stanislavovych
Keywords: вейвлет-нейронна мережа
електричне навантаження
прогнозування
вейвлет-нейронная сеть
электрическая нагрузка
прогнозирование
wavelet neural network
electric load
prognostication
Issue Year: 2011
Publisher: Изд-во СумГУ
Citation: Мошенский, И.В. Прогнозирование электрических нагрузок промышленных предприятий с помощью вейвлет-нейронных сетей [Текст] / И.В. Мошенский, И.Л. Лебединский, В.С. Ноздренков // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2011. — №3. — С. 53-58.
Abstract: В даній роботі використовується модель прогнозування півгодинних електричних навантажень підприємства з безперервним циклом виробництва, яка ґрунтується на використанні вейвлет-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 0,3-2,2 %, максимальна похибка – 3,26 %. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351
В данной работе используется модель прогнозирования получасовых электрических нагрузок предприятия с непрерывным циклом производства, основанная на использовании искусственных вейвлет-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 в большинстве случаев находилась в пределах 0,3-2,2 %, максимальная погрешность- 3,26 %. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351
The electric demand prediction of JSC “SumyKhimprom” with the continuous cycle of production is done. Most perspective 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/123456789/24351
URI: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24351
Type: Article
Appears in Collections:Вісник Сумського державного університету. Технічні науки (2007-2014)

Views
Other154
Bulgaria1
Belarus2
Canada1
China4
Germany6
Denmark1
Spain1
EU4
France1
United Kingdom10
Hong Kong1
Indonesia1
Iran1
Kyrgyzstan1
Kazakhstan2
Latvia1
Moldova1
Netherlands7
Portugal2
Romania2
Russia52
Tajikistan2
Turkey12
Ukraine54
United States75
Venezuela1
Downloads
Other270
Belarus1
Germany2
France6
Hong Kong4
Kenya1
Kazakhstan5
Mauritius1
Portugal1
Russia33
Ukraine25
United States4


Files in This Item:
File Description SizeFormatDownloads 
11mivvns.pdf328.46 kBAdobe PDF353Download


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