Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4795| Title: | Система прогнозування витрат енергоресурсів для бюджетних установ на основі нейромережевих технологій |
| Other Titles: | Система прогнозирования расходов энергоресурсов для бюджетных учреждений на основе нейросетевых технологий The forecasting system power consumption for public institutions based on neural network technology |
| Authors: | В’юненко, О. Б. Толбатов, А. В. Вьюненко, А. Б. Толбатов, А. В. Viunenko, O. B. Tolbatov, A. V. |
| Keywords: | енергоресурси нейромережеві технології энергоресурсы нейросетевые технологии energy neural network technology |
| Issue Date: | 2017 |
| Publisher: | СумДУ |
| Citation: | В’юненко О. Б. Система прогнозування витрат енергоресурсів для бюджетних установ на основі нейромережевих технологій [Електронний ресурс] / О. Б. В’юненко, А. В. Толбатов // Фізика, електроніка, електротехніка (ФЕЕ :: 2017) : матеріали та програма наук.-техн. конф., (Суми, 17–21 квітня 2017 р.). – Суми : СумДУ, 2017. – С. 174. |
| Abstract: | При зростанні ставок тарифів на енергоносії для бюджетних організацій , а також при посиленні договірних відносин з енергопостачальними організаціями значно підвищуються вимоги до рівня планування витрат електроенергії. Для вирішення цієї задачі була апробована можливість застосування штучних нейронних мереж при прогнозуванні витрати електричної енергії бюджетних організацій. При росте ставок тарифов на энергоносители для бюджетных организаций, а также при усилении договорных отношений с энергоснабжающими организациями значительно повышаются требования к уровню планирования расходов электроэнергии. Для решения этой задачи была апробирована возможность применения искусственных нейронных сетей при прогнозировании расхода электрической энергии бюджетных организаций. |
| Description: | With growth rates of energy tariffs for budget organizations, as well as strengthening the contractual relations with energy supplying organization greatly increased requirements for planning energy. To solve this problem was tested the possibility of using artificial neural networks in predicting electric power consumption budget organizations. |
| URI: | http://repo.sau.sumy.ua/handle/123456789/4795 |
| Appears in Collections: | Статті, тези доповідей |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.