Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  fuzzy cellular automata
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono w skrócie założenia i strukturę modelu predykcji przestrzennej obciążeń elektroenergetycznych oraz wyniki poprzednich badań związanych z analizą błędów na podstawie wykonanej prognozy wygasłej. Zasadniczą część artykułu stanowi opis obserwacji zachowania modelu prognostycznego (jego parametrów), jakich dokonano w oparciu o wykonanie właściwej prognozy długoterminowej dla jednej z dzielnic m. st. Warszawy. Obserwacje te stanowią dalsze określenie wartości prognostycznej zaproponowanego modelu.
EN
This paper presents briefly assumptions and a structure of a new spatial electric load prediction model. The previous research results concerning out-of-date forecast is discussed as well. The essential part of this paper deals with the behaviour assessment of the proposed spatial forecasting model (its parameters) based on the actual long-term prediction results for the one of districts in Warsaw. In this way the quality of the proposed forecasting model is further verified.
2
Content available remote Zastosowanie rozmytych automatów komórkowych do modelowania ruchu drogowego
PL
W artykule przedstawiono metodę modelowania ruchu drogowego, która stanowi połączenie metody automatów komórkowych i arytmetyki liczb rozmytych. Modele ruchu bazujące na teorii automatów komórkowych są coraz częściej wykorzystywane w opracowaniach dotyczących sterowania ruchem drogowym. Jednakże dyskretny i stochastyczny charakter tego rodzaju modeli utrudnia ich zastosowanie do sterowania adaptacyjnego w czasie rzeczywistym. Zaproponowane rozwiązanie eliminuje wady automatów komórkowych wynikające z konieczności stosowania metody Monte Carlo i dyskretnych wartości parametrów. Opracowany rozmyty automat komórkowy pozwala odwzorować proces rozładowania kolejki pojazdów na wlocie skrzyżowania. Jednocześnie złożoność obliczeniowa algorytmu symulacji dla rozmytego automatu komórkowego jest znacznie niższa, co jest szczególnie istotne w przypadku zastosowań do sterowania ruchem drogowym.
EN
Microscopic traffic models based on cellular automata are increasingly used in studies of traffic control. However, discrete and stochastic nature impedes their real-time applications in adaptive traffic control systems. In this paper a method is introduced for traffic streams modeling, which combines cellular automata and fuzzy calculus. The presented approach eliminates main drawbacks of the cellular automata models i.e. necessity of multiple Monte Carlo simulations and calibration issues. Experimental results show that the proposed fuzzy cellular model can reproduce traffic queues for assumed time headway between vehicles. Moreover, the model is suitable for real-time applications in traffic control systems due to low computational complexity.
EN
The paper deals with a novel approach to a prediction of spatial distribution of electric energy consumers. This is one of the components of a long-term electric spatial load forecasting (SLF). The first part of the paper presents briefly an idea and research overview of SLF. Next, the authors describe the theoretical aspects of a fuzzy cellular automaton (FCA) to forecast the spatial distribution of electric energy consumers. Finally, the conclusions and the planned future works related to the FCA application in the SLF task are widely discussed.
PL
W artykule zaprezentowano nową metodę predykcji rozkładu przestrzennego odbiorców energii elektrycznej, która stanowi jeden z elementów procesu długoterminowego prognozowania przestrzennego zapotrzebowania na moc i energię elektryczną. W tym celu wykorzystano ideę rozmytego automatu komórkowego. Przedstawiono jego model matematyczny oraz zawarto wnioski dotyczące niniejszego zagadnienia.
4
Content available remote Application of fuzzy cellular automata to spatial electric load forecasting
EN
The paper deals with a novel approach to a spatial load forecasting (SLF). All the known SLF methods are based on the top-down approach when the spatial load distribution depends on the global long-term forecasts (as for instance demographic indices). As the alternative to this problem, is presented a bottom-up approach to SLF task, which uses the modified fuzzy cellular automata (FCA). In this approach, all the global factors are purposely overlooked. Only the local projections affecting the spatial load distribution are investigated. The paper presents briefly the mathematical formulation of the proposed FCA method with the simple example of partial SLF task. Finally the conclusions and planned future works are widely discussed.
PL
Artykuł prezentuje nowe, oryginalne podejście do przestrzennego prognozowania obciążeń elektrycznych (PPOE). Wszystkie opracowane dotąd metody PPOE są oparte na podejściu "z góry na dół", w którym to rozkład przestrzenny obciążenia elektrycznego wynika z różnych prognozowanych wielkości dla całego analizowanego obszaru (np. wskaźniki demograficzne). Autor artykułu proponuje alternatywne podejście do problemu PPOE, w którym zastosowano teorię rozmytych automatów komórkowych (RAK). Podejście takie pozwala nie uwzględniać wskaźników globalnych (wielkoobszarowych). Należy zidentyfikować czynniki o charakterze lokalnym oraz znaleźć relacje pomiędzy nimi, które pozwolą na miarodajną predykcję lokalizacji przestrzennej odbiorców energii elektrycznej. W artykule zaprezentowano model predykcji rozkładu przestrzennego odbiorców energii elektrycznej opartej na RAK oraz przedstawiono krótki przykład takiej prognozy. Ponadto przedstawiono wnioski podsumowujące aktualny etap badań nad nową metodą PPOE, a także problemy do rozwiązania w najbliższej przyszłości.
5
Content available remote Radial View of Continuous Cellular Automata
EN
Continuous cellular automata (or coupled map lattices) are cellular automata where the state of the cells are real values in [0,1] and the local transition rule is a real function. The classical observation medium for cellular automata, whether Boolean or continuous, is the space-time diagram, where successive rows correspond to successive configurations in time. In this paper we introduce a different way to visualize the evolution of continuous cellular automata called Radial Representation and we employ it to observe a particular class of continuous cellular automata called fuzzy cellular automata (FCA), where the local rule is the "fuzzification" of the disjunctive normal form that describes the local rule of the corresponding Boolean cellular automata. Our new visualization method reveals interesting dynamics that are not easily observable with the space-time diagram. In particular, it allows us to detect the quick emergence of spatial correlations among cells and to observe that all circular FCA from random initial configurations appear to converge towards an asymptotic periodic behavior. We propose an empirical classification of FCA based on the length of the observed periodic behavior: interestingly, all the minimum periods that we observe are of lengths one, two, four, or n (where n is the size of a configuration).
6
EN
Two new operators, namely, dependency vector (DV) and derived complement vector (DCV) are introduced in this paper to characterize the attractor basins of the additive fuzzy cellular automata (FCA) based associative memory, termed as fuzzy multiple attractor cellular automata (FMACA). The introduction of DV and DCV makes the complexity of the attractor basin identification algorithm linear in time. The characterization of the FMACA using DV and DCV establishes the fact that the FMACA provides both equal and unequal size of attractor basins. Finally, a set of algorithms is proposed to synthesize the FCA rules, attractors, and predecessors of attractors from the given DV and DCV in linear time complexity.
EN
A hybrid learning algorithm, termed as RBFFCA, for the solution of classification problems with real valued inputs is proposed. It comprises an integration of the principles of radial basis function (RBF) and fuzzy cellular automata (FCA). The FCA has been evolved through genetic algorithm (GA) formulation to perform pattern classification task. The versatility of the proposed hybrid scheme is illustrated through its application in diverse fields. Simulation results conducted on benchmark database show that the hybrid pattern classifier achieves excellent performance both in terms of classification accuracy and learning efficiency. Extensive experimental results supported with analytical formulation establish the effectiveness of RBFFCA based pattern classifier and prove it as an efficient and cost-effective alternative for the classification problem.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.