Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/231626| Заглавие документа: | Почасовое прогнозирование потребления электроэнергии коллективом нейронных сетей |
| Другое заглавие: | Hourly prediction of electricity consumption by the collective of neural networks / I. Abramov, G. Timonovich |
| Авторы: | Абрамов, И. В. Тимонович, Г. Л. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Энергетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2019 |
| Издатель: | Минск : ИВЦ Минфина |
| Библиографическое описание источника: | Сахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века : материалы 19-й международной научной конференции, 23–24 мая 2019 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 3 ч. / МГЭИ им. А. Д. Сахарова БГУ; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. С. А. Маскевича, С. С. Позняка. – Минск : ИВЦ Минфина, 2019. – Ч. 3. – С. 291-294. |
| Аннотация: | Прогнозирование потребления электроэнергии является важным фактором в сфере планирования и управления энергетическими ресурсами каждой страны. Построение точных прогнозов позволяет экономить и эффективно распределять энергетические ресурсы. Проблематика построения прогнозов потребления электроэнергии заключается в сложности построения аналитической модели электропотребления. Для эффективного решения такого типа задач используются технологии искусственного интеллекта. В данном исследовании рассматривались искусственные нейронные сети (ИНС) типа многослойных персептронов (МЛП). |
| Аннотация (на другом языке): | Forecasting of electricity consumption is an important factor in the planning and management of energy resources of each country. Building accurate forecasts allows us to save and efficiently allocate energy resources. The problem of building energy consumption forecasts lies in the complexity of building an analytical model of electricity consumption. To effectively solve this type of problem, artificial intelligence technologies are used. In this study, artificial neural networks types of multilayer perceptrons were considered. |
| Доп. сведения: | Информационные системы и технологии в экологии |
| URI документа: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/231626 |
| ISBN: | 978-985-7224-34-0 (ч. 3) |
| Располагается в коллекциях: | 2019. Сахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 291-294.pdf | 799,19 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.