Forecasting of the daily demand for natural gas in rural households using the methods of artificial intelligence. Part II. Forecasting using fuzzy logic
Forecasting of the daily demand for natural gas in rural households using the methods of artificial intelligence. Part II. Forecasting using fuzzy logic Prognozowanie dobowego zapotrzebowania na gaz ziemny wiejskich gospodarstw domowych przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji. Cz. 2. Prognozowanie przy wykorzystaniu logiki rozmytej
In this paper, two fuzzy Takagi-Sugeno models were built to describe daily gas consumption of rural households using the Gaussian and trapezoidal membership function. It was found that the predictive values of both models are similar and satis-factory (MAPE 5.3-5.5%) and slightly better than in the case of the model of neural network when the BFGS algorithm was used for training, as shown in the first section of the study.
W pracy przedstawiono zbudowane dwa rozmyte modele typu Takagi-Sugeno opisujące dobowe zużycie gazu przez wiejskie gospodarstwa domowe, wykorzystując gaussowską i trapezoidalną funkcję przynależności. Stwierdzono, że wartość predykcyjna obydwu modeli jest podobna oraz zadowalająca (MAPE rzędu 5,3-5,5%) i nieznacznie lepsza od modelu neuronowe-go, gdy do uczenia sieci zastosowano algorytm BFGS, a który przedstawiono w części I opracowania.
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