Najstarsze czasopismo elektryków polskich. Ukazuje się od 1919 roku.

strona w języku polskim english page

Numer: 04/2017 Str. 66

Autorzy: Grzegorz Dudek :

Tytuł: Stochastyczne algorytmy optymalizacji do uczenia modelu prognostycznego opartego na sieci GRNN – badania porównawcze

Streszczenie: W artykule zaprezentowano stochastyczne algorytmy uczenia sieci neuronowej regresji uogólnionej, która pełni funkcję modelu krótkoterminowego prognozowania obciążeń elektroenergetycznych. Do strojenia parametrów modelu użyto czterech metod optymalizacji stochastycznej: strategii ewolucyjnych, ewolucji różnicowej, optymalizacji rojem cząstek i przeszukiwania turniejowego. Efektywność tych metod w uczeniu sieci porównano w badaniach symulacyjnych przy użyciu rzeczywistych danych.

Słowa kluczowe: stochastyczne metody optymalizacji, sieć neuronowa regresji uogólnionej, prognozowanie krótkoterminowe obciążeń.

wstecz