Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: prognozowanie obciążenia elektrycznego

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Noise identification for ICA ensemble predictors

Szupiluk R., Ząbkowski T.

Przegląd Elektrotechniczny

2013

R. 89, nr 6

307--309

In this paper we present a novel method for integration the prediction results by finding common latent components via independent component analysis. The latent components can have constructive or destructive influence on particular prediction results. After the elimination of the deconstructive signals we rebuilt the improved predictions. We check the method validity on the electricity load prediction task.

W artykule przedstawiono nową metodę pozwalającą na łączenie wyników predykcji poprzez poszukiwanie ukrytych wspólnych składowych przy zastosowaniu procedury analizy składowych niezależnych. Składowe ukryte mogą mieć pozytywny lub negatywny wpływ na wyniki predykcji. Po wyeliminowaniu składowych niekorzystnych poprawione zostały wyniki predykcji. Poprawność metody sprawdzono na przykładzie predykcji zapotrzebowania na energię elektryczną.

Sztuczny system immunologiczny do krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych

Dudek G.

Śląskie Wiadomości Elektryczne

2011

Nr 6 (99)

12--15

Przedstawiono model prognostyczny oparty na sztucznym systemie immunologicznym. Pamięć immunologiczna utworzona w procesie treningu reprezentuje obrazy połączonych sekwencji szeregów czasowych obciążeń - poprzedzających prognozę i prognozowanych. Przeciwciała zawarte w tej pamięci rozpoznają obrazy po sekwencji poprzedzającej prognozę i odtwarzają sekwencję prognozowaną.

A forecasting model based on an artificial immune system was presented. The immune memory which is created during training, represents patterns of concatenated sequences of the load time series - the sequence preceding the forecast and the forecasted one. Antibodies contained in this memory recognize the first sequence of patterns and restore the forecasted sequence.