Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/18113
Название: | Методичні засади застосування нейронних мереж у задачах прогнозування та керування |
Другие названия: | Методические основы использования нейронных сетей в задачах прогнозирования и управления Methodological basis of neural networks applications for forecasting and management tasks |
Авторы: | Лєнков, С.В. Штепа, В.М. Дудник, А.О. Шворов, А.С. Ленков, С.В. Штепа, В.Н. Дудник, А.А. Шворов, А.С. Lenkov, S.V. Shtepa, V.M. Dudnik, A.O. Shvorov, A.S. |
Ключевые слова: | нейромережеве прогнозування збурення система керування нейросетевое прогнозирование возмущения система управления neural network forecasting disturbance control system |
Дата публикации: | 2013 |
Библиографическое описание: | Методичні засади застосування нейронних мереж у задачах прогнозування та керування / С.В. Лєнков [та iн.] // Інформатика та математичні методи в моделюванні: науковий журнал. – 2013. – Т.3, № 3. – С. 233-239. |
Аннотация: | Описано процедуру синтезу методики нейромережевого (НМ) прогнозування зовнішніх збурень на об’єкт спеціального призначення (ОСП). Проведено порівняння прогнозування часових рядів температури навколишнього середовища з використанням типового підходу (градієнтний метод) щодо оптимізації значень вагових коефіцієнтів нейронної мережі та із застосуванням генетичного алгоритму. Досліджено якість роботи системи керування з блоком нейромережевого прогнозування та оптимізацією його настройок на основі використання генетичного алгоритму порівняно із системою без такого прогнозування. Встановлено, що вирішення завдання математичного моделювання проекцій часових рядів дозволяє значно підвищити швидкодію системи керування та забезпечити максимальну ефективність функціонування ОСП. The procedure for the synthesis method of neural network prediction of external perturbations on the special-purpose entity (SPE) is presented. A comparison of the time series forecasting ambient temperature using a typical approach (gradient method) to optimize the weighting coefficients of the neural network and genetic algorithm. Investigated the quality of the system control unit neural network prediction and optimization of its configuration based on genetic algorithm compared to a system without such a prediction. Found that the solution to the problem of mathematical modeling of time series of projections can significantly improve the performance of the control system and to maximize the efficiency of the SPE. |
Описание: | Описана процедура синтеза методики нейросетевого прогнозирования внешних возмущений на объект специального назначения (ОСН). Проведено сравнение прогнозирования временных рядов температуры окружающей среды с использованием типового подхода (градиентный метод) по оптимизации значений весовых коэффициентов нейронной сети и с помощью генетического алгоритма. Исследовано качество работы системы управления с блоком нейросетевого прогнозирования и оптимизацией его настроек на основе генетического алгоритма по сравнению с системой без такого прогнозирования. Установлено, что решение задачи математического моделирования проекций временных рядов позволяет значительно повысить быстродействие системы управления и обеспечить максимальную эффективность функционирования ОСН. |
Располагается в коллекциях: | Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Metodichnі_zasadi_zastosuvannia_neironnikh merezh u zadachakh prognozuvannia ta keruvannia.pdf | 5.67 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.