Details

Title: Мобильная система учета расхода электроэнергии в энергетической сфере с функцией прогнозирования: 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
Creators: Ращупкина Ольга Сергеевна
Scientific adviser: Черненькая Людмила Васильевна
Other creators: Черненькая Людмила Васильевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: 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
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.04.03
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4118
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

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
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 16
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics