НЕЙРОСЕТЕВАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕСУРСА

Н.К. Полуянович, М.Н. Дубяго
г. Таганрог, Южный федеральный университет

Установлено, что наибольшее распространение в прогнозировании термических процессов в силовых кабельных сетях находят методы, основанные на искусственных нейронных сетях (НС). Проведен анализ влияния различных функций активации НС на ошибку прогноза термофлуктуационных процессов в силовых кабельных сетях. Установлено, что минимум ошибки прогнозирования термических процессов в силовых кабельных сетях являет-ся НС с функцией активации logsig в скрытом слое и purelin в выходном слое.
It was established that methods based on artificial neural networks (HC) find the most widespread in predicting thermal processes in power cable networks. Analysis of influence of various functions of HC activation on forecast error of thermoflux processes in power cable networks was carried out. It is established that the minimum error of thermal processes prediction in power cable networks is HC with function of logsig activation in hidden layer and pureline in output layer.

Ключевые слова: информационные системы, нейронные сети, моделирование, электроэнергетика, прогнозирование.
Keywords: information systems, neural networks, mode-leasing, electric power industry, forecasting.