Нейросетевые алгоритмы для решения задачи краткосрочного локального прогнозирования температуры наружного воздуха
Автор: Февралев Алексей Андреевич, Приходько Юрий Сергеевич, Бабайлова Дарья Михайловна
Рубрика: Инженерное оборудование зданий и сооружений
Статья в выпуске: 3 т.17, 2017 года.
Бесплатный доступ
В процессе решения задачи повышения эффективности автоматизации управления системой отопления разработана и оптимизирована адаптивная модель для краткосрочного локального прогнозирования температуры наружного воздуха. При работе данной модели и длительном прогнозировании высок риск возникновения и накопления ошибки. Для минимизации данных рисков разработан дополнительный адаптационный механизм с помощью нейросети, построенной по схеме персептрона Розенблата. В качестве способа обучения использован алгоритм обратного распространения ошибки как наилучший метод для постоянного улучшения и обучаемости сети с течением времени. На основании построенной модели проведены численные эксперименты по прогнозированию температуры в течение года. Проведен анализ и сравнение результатов, определено влияние различных характеристик нейросети на качество получаемого прогноза.
Численное моделирование, прогнозирование локальной температуры, эффективность системы отопления, искусственная нейросеть
Короткий адрес: https://sciup.org/147154495
IDR: 147154495 | DOI: 10.14529/build170307
Список литературы Нейросетевые алгоритмы для решения задачи краткосрочного локального прогнозирования температуры наружного воздуха
- Февралев, А.А. Краткосрочное локальное прогнозирование погоды при решении задачи повышения эффективности системы отопления/А.А. Февралев, Ю.С. Приходько//Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитектура». -2016. -Т. 16, № 2. -С. 48-52.
- Русин, И.Н. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды/И.Н. Русин, Г.Г. Тараканов. -СПб.: Изд-во РГГМИ, 1996. -308 с.
- Principles o ftraining multi-layer neural network using back propagation . -http://galaxy.agh. edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html
- Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ./С. Хайкин. -2-е изд. -М.: Издат. дом «Вильямс», 2006. -1104 с.
- Архив погоды в г. Челябинске. -http://rp5.ru
- Лукашин, Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учебное пособие/Ю.П. Лукашин. -М.: Финансы и статистика, 2003. -416 с.
- Бокс, Дж. Анализ временных рядов, прогноз и управление/Дж. Бокс, Г.М. Дженкинс. -М.: Мир, 1974. -406 с.
