Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4957
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМірошник, О. О.uk
dc.date.accessioned2014-03-21T13:27:33Z-
dc.date.available2014-03-21T13:27:33Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationМірошник О. О. Рівномірний розподіл навантажень в мережі 0,38/0,22 кВ з використанням нейронної мережі / О. О. Мірошник // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Енергетика: надійність та енергоефективність. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2013. – № 17 (990). – С. 107-114.uk
dc.identifier.urihttp://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4957en
dc.description.abstractЗапропоновано метод рівномірного розподілу навантажень в мережі 0,38/0,22 кВ. Проаналізовано типи нейронних мереж та запропоновано для розв’язання даної задачі узагальнено-регресійну нейронну мережу. Побудовано структуру нейронної мережі, яка дає рекомендації щодо рівномірного розподілу навантажень в мережі на основі статистичної інформаціїuk
dc.description.abstractA method of uniform load distribution in the network 0.38 / 0.22 kV. Analyzed the types of neural networks and proposed to tackle this problem of generalized regression neural network. Built the structure of the neural network, which provides guidance on the uniform distribution of loads in the network based on statistical informationen
dc.language.isouk-
dc.publisherНТУ "ХПІ"uk
dc.subjectнесиметрія струмівuk
dc.subjectспоживачіuk
dc.subjectстатистична інформаціяuk
dc.subjectчасовий рядuk
dc.subjectядерна функціяuk
dc.subjectтрансформаторuk
dc.subjectcurrent unbalanceen
dc.subjectneural networken
dc.subjectuniform distributionen
dc.subjectconsumersen
dc.titleРівномірний розподіл навантажень в мережі 0,38/0,22 кВ з використанням нейронної мережіuk
dc.typeArticleen
Appears in Collections:Вісник № 17

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_HPI_2013_17_Miroshnyk_Rivnomirnyi_rozpodil.pdf320,46 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.