Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/231626| Title: | Почасовое прогнозирование потребления электроэнергии коллективом нейронных сетей |
| Other Titles: | Hourly prediction of electricity consumption by the collective of neural networks / I. Abramov, G. Timonovich |
| Authors: | Абрамов, И. В. Тимонович, Г. Л. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Энергетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | Минск : ИВЦ Минфина |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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). |
| Abstract (in another language): | 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. |
| Description: | Информационные системы и технологии в экологии |
| URI: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/231626 |
| ISBN: | 978-985-7224-34-0 (ч. 3) |
| Appears in Collections: | 2019. Сахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 291-294.pdf | 799,19 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.