Integration of Artificial Neural Networks and Time serie s technique to Estimate Electrical Energy consumption
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,994
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEMP01_058
تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1384
چکیده مقاله:
By looking at the forecasting of Electricity consumption we will explain the application of neural networks to time series analysis. Electricity consumption represents two essential attributes; firstly it shows the strong monthly changes and secondly, clearly shows the increasing
trend. The multilayer perceptron with back propagation is used which is a supervised learning strategy and ideally suited to forecast problems.
Neural network is a strong rival of regression and time series in forecasting. In this paper shown that using neural networks with preprocessed input data would have less error than neural network with raw input data. Also it is shown that neural networks dominate time series approach from point of yielding less mean absolute percentage error( MAPE). The purpose of this model is to find the essential structure of data and eliminate the trend of it with preprocessing techniques to forecast future consumption with less error.
نویسندگان
A.Azadeh
Research Institute of Energy Management and Planning and Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
A.Kheirkhah
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Bu- Ali Sina University, Hamadan,Iran
M. Saberi
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Bu- Ali Sina University, Hamadan,Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :