Analysis of fuzzy cognitive maps in prediction of individual household electric power consumption Analiza rozmytych map kognitywnych w predykcji zużycia energii elektrycznej przez gospodarstwo domowe
This paper is devoted to the simulation analysis of application of a fuzzy cognitive map (FCM) in prediction of electric power consumption by an individual household. Fuzzy cognitive maps and multi-step supervised learning based on gradient method and real data were described. Model of the system for prediction of individual household electric power consumption was implemented on prepared software tool ISEMK (intelligent expert system based on cognitive maps). Simulation research of multi-step learning and testing of FCM were done based on real data. Chosen results of simulation were presented.
Praca poświęcona jest analizie symulacyjnej zastosowania rozmytej mapy kognitywnej (FCM) w predykcji zużycia energii elektrycznej przez gospodarstwo domowe. Opisano rozmyte mapy kognitywne oraz wielokrokowe uczenie nadzorowane oparte na metodzie gradientowej i rzeczywistych danych. Przy pomocy opracowanego środowiska ISEMK (inteligentny system ekspertowy oparty na mapach kognitywnych) zaimplementowano model systemu predykcji zużycia energii elektrycznej przez gospodarstwo domowe. Przeprowadzono badania symulacyjne wielokrokowego uczenia oraz testowania działania rozmytej mapy kognitywnej na podstawie rzeczywistych danych. Przedstawiono wybrane wyniki symulacji.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00