Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: modele neuronowe rozmyte

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metody określania niepewności prognoz krótkoterminowego obciążenia sieci dla modeli neuronowych i neuronowo-rozmytych

Bartkiewicz W.

Rynek Energii

2011

nr 1

41-46

Artykuł dotyczy problematyki określania niepewności prognoz zapotrzebowania energii, dla powszechnie stosowanych modeli prognostycznych opartych na warstwowych sieciach perceptronowych (MLP) i neuronowo-rozmytych sieciach z funkcjami o bazie rozmytej (FBF). Przedstawiono w nim zagadnienia związane z łączeniem prognoz z procesami decyzyjnymi, które są przez nie zasilane. Omówione zostało zagadnienie wyznaczania przedziałów prognozy zapotrzebowania oraz określania optymalnej wielkości zamówienia w warunkach ryzyka, wynikającego z błędu prognozy. Następnie przedstawiono dwa podstawowe podejścia do szacowania niepewności nieliniowych modeli prognostycznych.

The paper discuss the problem of uncertainty assessment of short-term load forecasts for commonly used neural MLP networks and neuro-fuzzy FBF models. The point of our interest is connection between forecasts and decision processes. There are several exemplary topics from this area discussed, like prediction intervals estimation, or optimization of the market order size under risk resulted from the forecasting error. Then we analyzed two basic approaches to forecast uncertainty (variance) assessment for nonlinear models.