Модель аналитики энергопотребления на основе интеллектуальной оболочки Game Optimization для данных интеллектуального учета
Аннотация:
Интеллектуальные измерения привлекают к себе все большое внимание из-за ненадежности электромеханических измерений, больших затрат труда и времени. Существующие методы прогнозирования сосредоточены на работе с данными и не уделяют должного внимания полученным результатам. Точное прогнозирование потребления электроэнергии позволяет предоставлять услуги по планированию ресурсов, контролю действия по балансированию спроса и предложения. Пользователи получают выгоду при применении интеллектуального учета за счет эффективной интерпретации результатов использования энергии и благодаря экономичному) управлению затратами на электроэнергию. В работе представлена интеллектуальная аналитика энергопотребления с применением модели данных интеллектуального учета ECA-SMD для определения использования энергии. Модель включает предварительную обработку данных, извлечение признаков, классификацию и оптимизацию параметров. Использована классификация на основе машин экстремального обучения (Extreme Learning Machine, ELM) для определения оптимальных меток классов. Применен алгоритм оптимизации Shell Game Optimization для настройки параметров, участвующих в ELM и повышения эффективности классификации. Работоспособность модели ECA-SMD проверена с использованием обширного набора данных интеллектуальных измерений. Предложенная модель показала максимальную точность 65,9 % и среднеквадратичное отклонение 0,096.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Полимерная композиция с фенантренхиноном для записи рельефных голографических решеток
- Современные методы математического моделирования в биомедицинских исследованиях
- Анализ фазовых изображений, полученных при использовании голографической системы регистрации на основе эффекта геометрической фазы и поляризационной камеры
- Система цветоделения на основе цветового треугольника для колориметрических исследований в микроскопии
- Концепция регистрации изображений с использованием двухэлементного активного оптико-электронного комплекса
- Вариационная задача адаптивного оптимального управления. Теоретический и прикладной компьютерный анализ
- Краткий обзор развития теорий робастности, грубости и бифуркаций динамических систем
- Решение задачи достижимости в графе с заданными ограничениями в виде многокомпонентной контекстно-свободной грамматики с использованием умножения матриц
- Предсказание результатов 16-факторного теста Р. Кеттелла на основе анализа текстовых постов пользователей социальной сети
- Методика управления компонентами распределительной электроэнергетической системы при обеспечении качества потребляемой электроэнергии
- Голосовая система оценки ответов для учащихся с ограниченными физическими возможностями, использующих обработку естественного языка и машинное обучение
- Обнаружение вредоносного домена на основе естественного языка с использованием машинного обучения и глубокого обучения
- Гибридный алгоритм JAYA для планирования рабочих процессов в облаке
- Информационная модель продолжительности покупки товаров первой необходимости
- Разработка технологии интерактивной мобильной поддержки пациентов с хроническими заболеваниями
- Выделение ролей в сетях общественного транспорта с атрибутами узлов: описание модели
- Обзор систем обнаружения сетевых вторжений, основанных на подходах глубокого обучения
- Мониторинг состояния здоровья населения по возрастным группам
- Метод активного демпфирования напряжения с отрицательной обратной связью по току звена постоянного тока в электрических и гибридных электрических трансмиссиях
- Сравнительный анализ методов управления вентильно-индукторной электрической машиной
- Газовая динамика стационарных сверхзвуковых газовых струй с инертными частицами при их истечении в среду с низким давлением
- Смешанные формы свободных колебаний прямоугольной CFCF-пластины
- Моделирование тепло-гидродинамических процессов в испарителях низкотемпературных систем с внутриканальным кипением хладагентов
- Высокопроизводительное моделирование напряженно-деформированного состояния тонкостенных оболочечных конструкций с использованием глубокого обучения
- Валидация автоматных спецификаций