Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2007
Аннотация: В современных условиях вопросы краткосрочного прогнозирования электропотребления промышленных предприятий играют важную роль. В данной статье рассматривается краткосрочный прогноз электропотребления с помощью адаптивной нечеткой нейронной сети на примере Н-го угольного разреза. Данные об электропотреблении хранятся в базе данных опПоказать полностьюеративно-информационного ком- www.rae.ru Российская Академия Естествознания Научный журнал "Успехи современного естествознания" №12, 2007 год плекса (ОИК) и их можно рассматривать как временной ряд. Существует множество методов прогнозирования временных рядов: AR, MA, ARMA, ARIMA-модели, метод сезонных кривых, нейронные сети, гибридные системы прогнозирования, которые используют методы нейронных сетей, генетического алгоритма и нечеткой логики. В качестве исходных данных взята информация о часовом электропотреблении угольного разреза "Н-й". Моделирование системы проведем с помощью Fuzzy Logic Toolbox в системе MatLab. База знаний такой системы содержит нечетких правила типа Такаги-Сугено: Правило 1: Если X] есть Lbx2 есть L2 и х3 есть L3, тогда z есть Н; Правило 2: Если X] есть Ньх2 есть Н2 и х3 есть L3, тогда z есть М; Правило 3: Если X] есть Ньх2 есть Н2 и х3 есть Н3, тогда z есть S; где хьх2,х3 - входные переменные, z - выход системы, L1,L2,L3,H1,H2,H3,H,M,S - некоторые нечеткие множества с функциями принадлежности сигмовидного типа (для упрощения записи последующих выкладок функции принадлежности в данном случае обозначены так же, как и соответствующие нечеткие множества): L,(t) =,H,(t) = J =1,2Д H(t) = -
Журнал: Успехи современного естествознания
Выпуск журнала: № 12
Номера страниц: 340-341
ISSN журнала: 16817494
Место издания: Пенза
Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"