Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:443/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BUJ5-0005-0023

Czasopismo

Schedae Informaticae

Tytuł artykułu

Neuro-fuzzy Prediction Systems in Energetics

Autorzy Peszek, T. 
Treść / Zawartość http://www.ejournals.eu/Schedae-Informaticae/
Warianty tytułu
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN The paper concentrates on problems of short term electri- cal load forecasts. It focuses on application of hybrid systems based on neuro-fuzzy components for making such predictions. Subsequently basic concepts concerning modelling of such systems and examples of working solutions are introduced. Finally the method and the system created by the author is presented and discussed.
Słowa kluczowe
EN artificial intelligence   hybrid systems   energy forecasts   energetics  
Wydawca Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
Czasopismo Schedae Informaticae
Rocznik 2006
Tom Vol. 15
Strony 73--93
Opis fizyczny Bibliogr. 11 poz.
Twórcy
autor Peszek, T.
  • Jagiellonian University, Institute of Computer Science Nawojki 11, 30-072 Kraków, Poland, tpeszek@wp.pl
Bibliografia
[1] Tadeusiewicz R., Flasiński M.; Rozpoznawanie obrazów, PWN, Warszawa 1991.
[2] Tadeusiewicz R.; Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
[3] Zieliński J.; Inteligentne systemy w zarz¸adzaniu. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2000.
[4] Zieliński J.; Sztuczne systemy w zarz¸adzaniu. Teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2002.
[5] Zieliński J.; Survey of short-term electrical load forecasting methods, in: Materialy Konferencji APE'97, Aktualne Problemy w Elektroenergetyce, Gdańsk,Jurata, 11-13 czerwca 1997, t. IV, 1997, pp. 121-129.
[6] Hippert S.H., Pedriera C.E.; Souza RC Neural networks for short-term load forecasting: a review and evaluation, IEEE Trans. Power Systems, 16 (1), 2001,pp. 44-55.
[7] Bartkiewicz W., Pamula A.; Krótkoterminowe prognozowanie obciążenia sieci elektroenergetycznej z wykorzystaniem adaptacyjnych systemów rozmytych, in:Materia ly V Konferencji ,,Sieci i Systemy Informatyczne - Teoria, Projekty,Wdrozenia," Łódź 1997, pp. 63-74.
[8] Bartkiewicz W., Zieliński J.; Zastosowanie narzędzi sztucznej inteligencji do prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną, in: Materialy Konferencji ,,Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie," Zakopane 1998, pp. 27-34.
[9] Malko J.; Wybrane zagadnienia prognozowania w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wroclawskiej, Wroclaw 1995.
[10] Osowski S.; Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, Warszawa 1996.
[11] Osowski S., Kądzielawa A.; Short term load forecasting for the electric power using neural networks, KKTPiUE, Zakopane 1995.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BUJ5-0005-0023
Identyfikatory