کاربرد شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی
Authors
abstract
پیشبینی تقاضای انرژی جهت عرضه به موقع، تنظیم بازار، هدفگذاری میزان صادرات و ایجاد امنیت انرژی اهمیت ویژهای دارد. روشهای مختلفی برای پیشبینی تقاضای انرژی معرفی شده است که در این بین با توجه به روند غیرخطی و پرنوسان تقاضای انرژی، تکنیکهای غیرخطی نتایج مطلوبتری داشته است. شبکههای عصبی و الگوریتم ژنتیک از مهمترین و پرکاربردترین تکنیکهای غیرخطی در این زمینه میباشند که هر یک نقاط ضعف و قوت خاصی دارند. در این مطالعه با ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک، نقایص مذکور مرتفع شده و با الگوریتم ترکیبی معرفی شده به پیشبینی تقاضای انرژی در ایران پرداخته شده است. نتایج مطالعه در پیشبینی تقاضای انرژی طی سالهای 1346 تا 1390 نشان دهنده قدرت پیشبینی بالاتر تکنیک ترکیبی در کنار قدرت توضیحدهندگی متغیرهای توضیحی بکار رفته است.
similar resources
پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
Storing the electrical energy in large scale is impossible. So, it is necessary to identify the factors affecting the electricity demand. Researchers have used different methods to forecast the future demand of electricity, among them intelligent methods and fuzzy based methods are more popular. Since ANFIS structure is based on researcher’s experience about phenomenon, the created structure ...
full textپیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی الکتریکی با استفاده از الگوریتم ترکیبیِ عصبی- فازی و انبوه ذرات
با توجه به عدم امکان ذخیره انرژیالکتریکی ، شناسایی عواملموثر بر تقاضای این حامل انرژی و پیشبینی دقیق روند آتی آن، ضرورت دارد . تاکنون روشهای مختلفی در این زمینه مورد استفاده قرار گرفته است که در میان آنها روشهای هوشمند و بهویژه روشهای فازی، دارای قابلیتهای بیشتری هستند. در مطالعه حاضر از سیستم استنتاج عصبی- فازی ترکیب شده با الگوریتم انبوهذرات ( PSO -ANFIS ) استفاده شده و پس ازشب...
full textپیش بینی تقاضای انرژی با استفاده از شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم انبوه ذرات
انرژی نقش اساسی در فرایند تولید و رفاه اجتماعی داشته و پیش بینی تقاضای آن به منظور تنظیم بازار و عرضه مطمئن آن امری ضروری می باشد. با توجه به روند پرنوسان و غیرخطی تقاضای انرژی و متغیرهای موثر بر آن، مدل های غیرخطی بخصوص شبکه-های عصبی و الگوریتم انبوه ذرات در این امر توفیق بیشتری داشته اند. با توجه به اینکه در کنار نقاط قوت فراوان، این تکنیک ها دارای نقاط ضعفی مانند نیاز به تعیین فرم تبعی خاص، ...
full textترکیب شبکه های عصبی و الگوریتم های تکاملی در پیش بینی تقاضای انرژی
پیشبینی روند تقاضای انرژی جهت اتخاذ سیاستهای مقتضی و مناسب اهمیت فراوانی دارد. به دلیل روند پرنوسان و غیر خطی تقاضای انرژی و متغیرهای موثر بر آن قابلیت روشهای هوشمند و غیر خطی به خصوص شبکههای عصبی و الگوریتمهای تکاملی به منظور پیشبینی تقاضای انرژی در مطالعات مختلف به اثبات رسیده است. با وجود نقاط قوت فراوان، این تکنیکها با مسائل مهمی همچون تحمیل فرم تبعی خاص- در الگوریتمهای تکاملی- یا ن...
full textکاربرد الگوریتم انبوه ذرات و الگوریتم ژنتیک در شبیه سازی و پیش بینی تقاضای انرژی
مدیریت تقاضای انرژی از اهمیت فراوانی در برنامه ریزی و تامین امنیت اقتصادی کشورها برخوردار است. شناسایی عوامل موثر بر روند تقاضای انرژی کشور و پیش بینی مصرف آتی آن می تواند به سیاست گذاران و فعالان در بازار انرژی در جهت تصمیم گیری های اقتصادی و بهبود عملکرد بازار و تامین امنیت سوخت کشور کمک کند. امروزه روش های نوینی برای مدل سازی و پیش بینی پدیده های مختلف ابداع گشته است که در میان این روش ها ال...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
فصلنامه علمی پژوهشی نظریه های کاربردی اقتصادPublisher: دانشگاه تبریز
ISSN 2423-6578
volume 1
issue 2 2013
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023