محبوبترین نویسندگان :
نویسندگان مقالات پربازدید :
نوزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
جزئیات رویداد
اینستاگرام تی پی بین
همایش ، رویداد ، ژورنال
حوزه های تحت پوشش رویداد

  • پیاده سازی روش ترکیبی سری زمانی و bnn جهت پیش بینی بار و مقایسه با دیگر مدل های سری زمانی

    نویسندگان :
    کلمات کلیدی :
    جزئیات بیشتر مقاله
    • تاریخ ارائه: 1392/07/24
    • تاریخ انتشار در تی پی بین: 1392/07/24
    • تعداد بازدید: 1227
    • تعداد پرسش و پاسخ ها: 0
    • شماره تماس دبیرخانه رویداد: -
     در برنامه ریزی آینده یک سیستم قدرت، پیش بینی بار از اهمیت ویژه ای برخوردار بوده و باید میزان خطای آن تا حد امکان کاهش یابد. دقت نتایج این پیش بینی بر هزینه تولید و همچنین میزان خاموشی در سیستم قدرت تأثیرگذار می باشد. در ایران بدلیل وجود دو تقویم شمسی و قمری در موارد خاصی همچون روزهای بین تعطیل، تعطیلی های پیاپی بار مصرفی متفاوت دارند به همین دلیل، توزیع بار اغلب دارای خطای زیاد خواهد بود. با توجه به حساس بودن پیش بینی بار استفاده از ابزاری مانند سری زمانی برای افزایش دقت و بهبود خطا مناسب است. انتخاب مناسب بردار ورودی برای سری زمانی از اهمیت بالایی برخوردار است، در این مقاله مدلی برای پیش بینی بار کوتاه مدت به کمک سری زمانی و آموزش شبکه عصبی توسط بیزین ارائه شد. این مدل پیشنهادی در مقایسه با سایر روش های مختلف تجزیه و تحلیل سری های زمانی از جمله ar، arma، arima ، garch دقت پیش بینی را تا حد زیادی بهبود بخشد.

سوال خود را در مورد این مقاله مطرح نمایید :

با انتخاب دکمه ثبت پرسش، موافقت خود را با قوانین انتشار محتوا در وبسایت تی پی بین اعلام می کنم
مقالات جدیدترین رویدادها
مقالات جدیدترین ژورنال ها