Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: adaptacyjny sieciowy rozmyty system wnioskowania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Neuro-fuzzy approach to the next day load curve forecasting

Dudek G.

Przegląd Elektrotechniczny

2011

R. 87, nr 2

61-64

An adaptive neuro-fuzzy inference system ANFIS is used to the short-term load forecasting. ANFIS combines the comprehensibility of fuzzy rules and the adaptability and self-learning algorithms of neural networks. The model maps the input pattern of the sequence of the historical hourly load time series to the component of the next sequence. Input space is divided on fuzzy sets by fuzzy c-means clustering. The most informative input variables are determined using deterministic variable selection algorithms. Individual models are constructed for each day type and hour of the day. The method is applied to several load forecasting problems.

Adaptacyjny neuronowo-rozmyty system wnioskujący ANFIS zastosowano do prognozowania krótkoterminowego obciążeń systemów elektroenergetycznych. ANFIS łączy czytelność reguł rozmytych i adaptacyjność samouczących się sieci neuronowych. Model odwzorowuje obraz wejściowy sekwencji historycznego godzinowego szeregu czasowego obciążeń na składową obrazu następnej sekwencji. Przestrzeń wejściowa jest dzielona na zbiory rozmyte przy użyciu rozmytej metody c-średnich. Zmienne wejściowe niosące najwięcej informacji wyznaczane są za pomocą deterministycznych algorytmów selekcji zmiennych. Odrębne modele są tworzone dla każdego typu dnia i godziny doby. Metodę zastosowano do kilku problemów prognozowania obciążeń.