No/VOL: 04/2017 Page no. 66
Authors: Grzegorz Dudek :
Title: Stochastyczne algorytmy optymalizacji do uczenia modelu prognostycznego opartego na sieci GRNN – badania porównawcze
Abstract: 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.
Key words: stochastyczne metody optymalizacji, sieć neuronowa regresji uogólnionej, prognozowanie krótkoterminowe obciążeń.