Metoda prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych. Cz. II. Modele neuronowe do wyznaczania parametrów ciągników rolniczych

• Autorzy: Francik S.

Warianty tytułu

EN

Method of forecasting technical parameter values of state-of-the-art farm machines. Part II. Neural models for setting out farm tractor parameters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono charakterystykę sztucznych sieci neuronowych opracowanych do prognozowania parametrów nowoczesnych ciągników rolniczych. Przedstawiono dokładność działania modeli, oraz architekturę sztucznych sieci neuronowych. Wśród opracowanych 21 modeli neuronowych znalazło się 16 trzy- i cztero-warstwowych perceptronów, 4 sieci o radialnych funkcjach bazowych i 1 sieć liniowa.

EN

The paper presents a characteristic of artificial neural networks developed specifically for forecasting parameters of state-of-the-art farm tractors. Accuracy of model performance, and architecture of artificial neural networks were presented. Among 21 developed neural models there were 16 three- and four-layer perceptrons, 4 networks with radial base functions and 1 linear network.

Słowa kluczowe

PL

modele neuronowe; parametry techniczne; ciągnik rolniczy

EN

neural models; farm tractor; technical parameters

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 10, nr 11(86)
• Strony: 109--116
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Francik S.

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Inżynierii Produkcji i Energetyki, Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki

Bibliografia

• Francik S. 2005. Próba zastosowania sztucznych sieci neuronowych do oceny nowoczesności maszyn rolniczych. Inżynieria Rolnicza 2005, 8(68), 63-70.
• Francik S. 2006. Metoda prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych. Część I. Metodyka prognozowania parametrów ciągników rolniczych. Inżynieria Rolnicza 2005, (w druku).
• Hertz J., Krogh A., Palmer R.G. 1995. Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, WNT.
• Niedbała G., Przybył J., Sęk T. 2005. Predykcja plonów buraka cukrowego przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych. Inżynieria Rolnicza 2005, 8(68), 285-292.
• Ślipek Z., Francik S., Frączek J. 2003. Metodyczne aspekty tworzenia modeli SSN w zagadnieniach agrofizycznych. Acta Agrophysica, 95, 231-241.