Details

Ращупкина, Ольга Сергеевна. Мобильная система учета расхода электроэнергии в энергетической сфере с функцией прогнозирования [Электронный ресурс] = Mobile energy metering system in the energy sector with a forecasting function: выпускная квалификационная работа магистра: 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03_01 - Теория и математические методы системного анализа и управления в технических и экономичеких системах / О. С. Ращупкина; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. Л. В. Черненькая ; консультант по нормоконтролю Л. В. Черненькая. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,9 Мб). — Санкт-Петербург, 2019. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/vr19-4118.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4118>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-4118-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-4118-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-4118-a.pdf>.

Record create date: 10/4/2019

Subject: прогнозирование; прогнозирование расхода электроэнергии; нейронные сети; многослойный персептрон; обучение методом обратного распространение ошибки; система учета расхода электроэнергии; forecasting; forecasting of electric power consumption; neural networks; multilayered perseptron; training by the method of reverse error; account system electric energy

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Allowed Actions: Read You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Работа посвящена прогнозированию расхода электроэнергии структурным методом на основе полносвязной трехслойной нейронной сети, обученной с помощью метода обратного распространения ошибки. Данные для обучения нейронной сети были взяты на основе разработанной системы учета прогноза электроэнергии.

The work is devoted to the prediction of energy consumption by a structural method based on a fully connected three-layer neural network, trained using the method of back propagation of error. The data for training the neural network were taken on the basis of the developed electricity metering system.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read
-> Internet All Read

Document usage statistics

stat Document access count: 9
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics