Статья

Название статьи КОННЕКТИВИСТСКИЕ МОДЕЛИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИНАМИКИ СИСТЕМ НА КОРОТКИХ ИНТЕРВАЛАХ НАБЛЮДЕНИЯ С ЗАДАННЫМ МНОЖЕСТВОМ КЛАССОВ ПОВЕДЕНИЯ
Автор М.В. Щербаков, Н.Л. Щербакова, И.П. Козлов, В.А. Камаев
Рубрика РАЗДЕЛ 4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, АВТОМАТИКА, УПРАВЛЕНИЕ
Месяц, год 01, 2012
Индекс УДК 681.3.01:621.311
DOI
Аннотация Дается описание нового подхода идентификации динамических нестационарных систем, основанного на последовательной идентификации поведения системы на коротком интервале наблюдения и построения локальных коннективистских моделей идентификации состояния системы для каждого из определенных классов поведения. Спецификой методики, рассмотренной в данной статье, является заданное заранее множество классов поведения. Проведены испытания методики и показана ее эффективность при решении задач идентификации потребителей электроэнергии.

Скачать в PDF

Ключевые слова Идентификация; короткий интервал наблюдения; идентификация динамики систем; коннективистская система; интеллектуальный анализ данных.
Библиографический список 1. Nelles O. Nonlinear System Identification. – Springer, 2001, ISBN 3-540-67369-5.
2. Методы классической и современной теории автоматического управления. В 5-ти томах. Т. 5. Методы современной теории автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 784 с.
3. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 168 с.
4. Камаев В. А., Щербаков М. В., Панченко Д. П., Щербакова Н. Л., Бребельс А. Применение коннективистских систем для прогнозирования потребления электроэнергии в торговых
центрах / Управление большими системами. Вып. 31. – М.: ИПУ РАН, 2010. – С. 92-109.
5. Меламед М.А. Современные методы анализа и прогнозирования режимов электропотребления в электроэнергетических системах // Итоги науки и техники. Энергетические системы и их автоматизация. – 1988. – Т. 4. – С. 4-11.
6. Камаев В.А., Щербаков М.В., Скоробогатченко Д.А. Применение нечетких нейросетевых моделей для идентификации состояния автомобильных дорог // Вестник компьютерных и информационных технологий. – М.: Машиностроение, 2010. – Вып. 12. – С. 36-41.
7. Kasabov N. Evolving connectionists systems. The Knowledge Engineering Approach. Softcover. 2007. – 451 p.
8. Щербаков М.В. Методика выбора значимых параметров для краткосрочного прогнозирования энергопотребления / М.В. Щербаков, Н.Л. Щербакова, А. Бребельс // Межвуз. сб. науч. ст. Серия “Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах”. Вып. 9. – Волгоград: ВолгГТУ, 2010. – № 11. – C. 68-71.
9. Щербаков М.В. ICDMS – программное обеспечение как сервис для решения задач идентификации на основе коннективистских систем // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2009. – №. 7. – С. 88-91.

Comments are closed.