Совершенствование алгоритмической базы эволюционного синтеза нейросетевых моделей потребления электрической энергии в коммунально-бытовом секторе

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorВороновский, Геннадий Кирилловичru
dc.contributor.authorМахотило, Константин Владимировичru
dc.date.accessioned2017-08-15T10:29:44Z
dc.date.available2017-08-15T10:29:44Z
dc.date.issued2001
dc.description.abstractA novel diploid genetic algorithm (DGA) scheme is proposed. An original modification of the crossover operator and an additional genetic operator are introduced. For Alekseevka residential district, the DGA parameters chosen for solving a real-world problem prove to provide fast and stable synthesis of a neural-network-based model of mutual electricity and heat consumption in the district. The accuracy of the obtained model is enough to apply it to controlling quality of heat supply for domestic consumers.en
dc.identifier.citationВороновский Г. К. Совершенствование алгоритмической базы эволюционного синтеза нейросетевых моделей потребления электрической энергии в коммунально-бытовом секторе / Г. К. Вороновский, К. В. Махотило // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2001. – № 10. – С. 427-431.ru
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7081-071X
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/30807
dc.language.isoru
dc.publisherНТУ "ХПИ"ru
dc.subjectдиплоидный генетический алгоритмru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectгенетические алгоритмыru
dc.subjectпрогнозирование электропотребленияru
dc.subjectсвязное потребление энергииru
dc.titleСовершенствование алгоритмической базы эволюционного синтеза нейросетевых моделей потребления электрической энергии в коммунально-бытовом сектореru
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_KhPI_2001_10_Voronovskiy_Sovershenstvovanie_algoritmich.pdf
Розмір:
721.83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.23 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Кафедра "Електричні станції"