Методичні засади застосування нейронних мереж у задачах прогнозування та керування

Abstract

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.