СОЗДАНИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОЙ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ ВЫВОДА В MATLAB

2021

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2021-116-1-331-338
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Данная статья посвящена разработке нейро-нечеткой модели для прогнозирования временных рядов в MatLab. Показана архитектура модели, связи и подробная инструкция по настройке нейро-нечеткой системы ввода-вывода. В качестве исходных данных взяты сведения об энергопотреблении металлургического производства за 1 и 2 декабря 2019 года с получением прогноза на 3 декабря года. За оценку точности прогнозирования взят параметр среднего абсолютного процентного отклонения. В дополнение приводится график ошибки обучения модели и обоснование адекватности модели. Полученные оценки, а также сравнение с нейросетевой моделью показали эффективность нейронечеткой модели и ее пригодность для решения поставленной задачи.