PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2003 | Systemy wspomagania organizacji SWO'2003 | 237--245
Tytuł artykułu

Sieć neuronowa typu RBF, a statystyczny model regresji jądrowej (prognozowanie w elektroenergetyce)

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Radial Basis Function Networks and Kernel Regression (in Electrical Load Forecasting)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W artykule omówiono podstawowe własności sieci neuronowej o radialnych funkcjach bazowych (RBF - ang. Radial Basis Function) oraz zaprezentowano jej odpowiednik w sensie modelu statystycznego - model regresji jądrowej. Pokazano zastosowanie tego modelu na rynku energii do krótkoterminowego prognozowania obciążenia sieci elektroenergetycznych.
EN
The paper presents basic characteristic of Radial Basis Function Network in the sense of statistical model and indicates the papers of the Author, in which the presented model was applied in electrical load forecasting problems. (original abstract)
Twórcy
Bibliografia
  • G. Boi, G. Nakhaeizadeh, K.H. Vollmer. Risk Measurement Econometrics and Neural Networks. Physica-Verlag 1998.
  • Z. Gontar: Some remarks on application RBF in short-term electric load forecasting, The 20th International Symposium on Forecasting, Lizbona, Portugal, 2000
  • Z. Gontar: Notes of application RBF network to short terra electrical load forecasting problems, 10th International Conference on System Modelling Control, Zakopane, 21-25 Maja 2001.
  • Z. Gontar: Short Term Load Forecasting with Radial Basis , Function Network, IEEE Porto Power Tech, Oporto, Portugal, 2001
  • R.M. Golden: Mathematical Methods for Neural Network Analysis and Design. The MIT Press 1996.
  • Z. Gontar: Time Series Analysis, Chaos Theory and Artificial Neural Networks in Short-Term Peak Load Forecasting, APE Actual Problems in Power Systems, Gdańsk '97
  • Z. Gontar: Developing short term load forecasting system for the Polish distribution company, The 19th International Symposium on Forecasting, Washington D.C, USA, June, 1999.
  • W. Hardle: Applied nonparametric regression. Cambridge University Press 1990.
  • J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa 1995.
  • J.W. Kay, D.M. Titterington: Statistics and Neural Networks. Advances at the Interface. Oxford University Press 1999
  • MJ. Malko: Wybrane zagadnienia prognozowania w elektro energetyce. Prognozowanie zapotrzebowania energii i mocy elektrycznej. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1995.
  • S. Ossowski: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa 1996.
  • J.S. Zieliński, W. Bardzki, W. Bartkiewicz, Z. Gontar: Short-term Electrical Load Forecasting in Transformation Period. Proc. of the Intl ICSC/IFAC Symp. on Neural Computation - NC'98, Vienna, Austria, Sept. 22-26, 1998.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000016127

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.