Модификация алгоритма Левенберга-Марквардта для повышения точности прогностических моделей связного потребления энергоресурсов в быту

Abstract

Для підвищення ефективності навчання нейромережевих прогностичних моделей зв’язного споживання енергоресурсів в побуті запропоновано модифікацію алгоритму Левенберга-Марквардта. Виконані експериментальні дослідження та визначені граничні значення діапазонів налагоджувальних параметрів запропонованої модифікації алгоритму для даної прикладної галузі.

The modification of Levenberg-Marquardt algorithm for power consumption neural-network-based forecasting model learning is proposed. Numerical experimental study is implemented and limits for proposed algorithm tuning parameters range are estimated for such applications.