Инд. авторы:	Делегодина Л.А.
Заглавие:	Прогноз энергопотребления в аскуэ ннц искусственной нейронной сетью
Библ. ссылка:	Делегодина Л.А. Прогноз энергопотребления в аскуэ ннц искусственной нейронной сетью // Проблемы информатики. - 2012. - № 1. - С.66-72. - ISSN 2073-0667.
Внешние системы:	РИНЦ: 17387633;
Реферат:	rus: редставлены модель прогнозирования электропотребления и результаты прогноза электропотребления с помощью искусственной нейронной сети, состоящей из двух персептронов.
Ключевые слова:	энергосбережение; краткосрочное прогнозирование; нейронные сети; электропотребление;
Издано:	2012
Физ. характеристика:	с.66-72
Цитирование:	1. Об электроэнергетике: Федеральный закон РФ от 26.03.2003 \No~35-Ф3 // Рос. газ. 2003. 1~апр. С.~1. 2. Ахметьянов Р. Р., Делегодина Л. А., Копылова Н. П. и др. Задачи прогнозирования энергопотребления в интегрированной АСКУЭ Новосибирского научного центра // Энергосбережение. 2007. \No~1. С.~42--47. 3. Ахметьянов Р. Р., Делегодина Л. А., Копылова Н. П. и др. Мультипликативная модель сезонного энергопотребления предприятий // Автометрия. 2008. Т. 44, \No~3. С.~106--118. 4. Ахметьянов Р. Р., Делегодина Л. А., Копылова Н. П. и др. Использование нестандартных сезонных моделей авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего в задачах ресурсосбережения // Автометрия. 2008. Т. 44, \No~4. С.~28--41. 5. Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain // Psycholog. Rev. 1958. N 6. P.~386--408. 6. Rumelhart\,D.\,E., Hinton\,G.\,E., Williams\,R.\,J.\,Learning representations by back-propagating errors // Nature. 1986. V.~323. P.~533--536. 7. Ахметьянов Р. Р., Делегодина Л. А., Петков А. П., Чейдо Г. П. Программный комплекс автоматизированной системы контроля и учета энергоресурсов Новосибирского научного центра СО РАН. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. \No~2010613224 // Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем: Офиц. бюл. Роспатента. 2010. \No~3, ч.~1. С.~201.