Краткосрочное прогнозирование электрической нагрузки на основе нечеткой нейронной сети и ее сравнение с другими методами; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 6

Краткосрочное прогнозирование электрической нагрузки на основе нечеткой нейронной сети и ее сравнение с другими методами; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 6

Podrobná bibliografie
Parent link:	Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]/ Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2000- Т. 309, № 6.— 2006.— [С. 153-158]
Hlavní autor:	Манусов В. З.
Další autoři:	Бирюков Е. В.
Shrnutí:	Заглавие с титульного листа Электронная версия печатной публикации Показано сравнение как ранее предложенных, так и вновь разрабатываемых методов краткосрочного прогнозирования электрической нагрузки: регрессионного анализа, нейронных сетей, нечетких нейронных сетей. Сравнение подходов основывается на решении задачи суточного прогнозирования величины электрической нагрузки. Основной целью сопоставительного анализа методов прогнозирования является выявление наиболее оптимального подхода к прогнозированию электрической нагрузки с точки зрения точности и работоспособности при неполной входной информации.
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2006
Edice:	Технические науки
Témata:	краткосрочное прогнозирование электрические нагрузки нечеткие нейронные сети регрессивный анализ нейронные сети сопоставительный анализ входная информация электронный ресурс
On-line přístup:	http://www.lib.tpu.ru/fulltext/v/Bulletin_TPU/2006/v309/i6/36.pdf
Médium:	Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=171670

Podobné jednotky

Модели нейронной сети с нечеткими функциями активации; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Нгуен А. Т.
Vydáno: (2016)

Models of neural networks with fuzzy activation functions; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)
Autor: Nguyen A. T.
Vydáno: (2017)

Использование вариационного сглаживающего сплайна в задаче краткосрочного прогнозирования; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 7
Autor: Кочегурова Е. А. Елена Алексеевна
Vydáno: (2006)

Принципы построения систем управления с нечёткой логикой; Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика; № 6
Autor: Усков А. А.
Vydáno: (2004)

Краткосрочное прогнозирование уровня заболеваемости COVID-19 в России на основе штрафного сплайна в режиме реального времени; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Михайлова Я. А.
Vydáno: (2022)

Нечеткие модели и сети
Autor: Борисов В. В. Вадим Владимирович
Vydáno: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2015)

Нечеткая нейросетевая кластеризация интенсивности MC-потоков событий; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ту Нгуен А.
Vydáno: (2018)

Искусственные нейронные сети учебник для вузов
Autor: Ростовцев В. С.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Системы искусственного интеллекта. Моделирование нейронных сетей в системе MATLAB. Лабораторный практикум учебное пособие для вузов
Autor: Романов П. С.
Vydáno: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие
Autor: Яхъяева Г. Э. Гульнара Эркиновна
Vydáno: (Москва, БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008)

Soft Computing. Integrating Evolutionary, Neural, and Fuzzy Systems
Autor: Tettamanzi A. Andrea
Vydáno: (Berlin, Springer-Verlag, 2001)

Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени учебное пособие
Autor: Хижняков Ю. Н.
Vydáno: (Пермь, ПНИПУ, 2013)

Основы нечеткой логики учебное пособие
Autor: Филимонов А. Б.
Vydáno: (Москва, РТУ МИРЭА, 2019)

Настройка коэффициентов ПИД-регулятора с помощью искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Рожнёв И. Н.
Vydáno: (2006)

Прогнозирование электрических нагрузок при оперативном управлении электроэнергетическими системами на основе нейросетевых структур
Autor: Шумилова Г. П. Галина Петровна
Vydáno: (Екатеринбург, УрО РАН, 2008)

Сравнение методов сжатия модели нейронной сети при использовании на микроконтроллере; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Иванов Е. А.
Vydáno: (2024)

Представление Q-функции в RL-САУ на основе искусственной нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Вичугов В. Н. Владимир Николаевич
Vydáno: (2006)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Иванцов В. В.
Vydáno: (2016)

Оптимизация функциональной надежности избыточной, восстанавливаемой после отказов нейронов, "стареющей" искусственной нейронной сети; Информационные технологии; № 12
Autor: Потапов В. И.
Vydáno: (2004)

Повышение качества распознавания сцен нейронной сетью "Неокогнитрон"; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 7
Autor: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Vydáno: (2006)

Нейросетевые технологии учебное пособие
Autor: Филиппов Ф. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2022)

Проектирование баз данных и баз знаний учебное пособие
Autor: Горожанина Е. И.
Vydáno: (Самара, ПГУТИ, 2021)

Интеллектуальные системы обеспечения информационной безопасности учебное пособие
Autor: Талипов Н. Г.
Vydáno: (Казань, КНИТУ-КАИ, 2022)

Модель прогнозирования потерь мощности в электрических сетях энергосистемы; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 312, № 4 : Энергетика
Autor: Манусов В. З.
Vydáno: (2008)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Имигеев Е. И.
Vydáno: (2018)

Интеллектуальные системы практикум
Autor: Акимова О. Ю.
Vydáno: (Москва, МИСИС, 2020)

Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети: учебное пособие для вузов
Autor: Горбаченко В. И. Владимир Иванович
Vydáno: (Москва, Юрайт, 2021)

Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с пол.
Autor: Рутковская Д. Данута
Vydáno: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2013)

Алгоритмическое обеспечение нейронной сети с полиномиальными кусочно-непрерывными функциями активации для обнаружения закономерностей в данных: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.01
Autor: Нгуен Ань Ту
Vydáno: (Томск, [Б. и.], 2019)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Vydáno: (2013)

Принцип функционирования модифицированной нейронной сети ВАМ; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Худоба Е. Н.
Vydáno: (2008)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ: пер. с пол.
Vydáno: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Применение искусственной нейронной сети для восстановления координат полёта частицы в крупногабаритных сцинтилляционных детекторах; Современные техника и технологии; Т. 3
Autor: Дусаев Р. Р. Ренат Рамильевич
Vydáno: (2010)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Канаева И. А.
Vydáno: (2018)

Основы экспериментальных исследований учебное пособие. направление подготовки 13.03.02 – электроэнергетика и электротехника. профиль подготовки «электроснабжение». бакалавриат
Autor: Баландина Н. В.
Vydáno: (Ставрополь, СКФУ, 2015)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Маслов К. А.
Vydáno: (2020)

Дифференциальная защита трансформатора на основе нейронной сети; Бутаковские чтения
Autor: Гусаров И. Н.
Vydáno: (2023)

Распознавание отпечатков пальцев с использованием нейронной сети; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
Autor: Кулманакова Е. В.
Vydáno: (2010)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
Autor: Муравьев А. С.
Vydáno: (2013)