پیش بینی پیک بار مصرفی منطقه غرب با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و عصبی فازی

پایان نامه
چکیده

پیش بینی دقیق بار مصرفی می تواند نقش مهمی در استفاده اقتصادی از انرژی الکتریکی داشته باشد. در سالهای اخیر شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری توانمند جهت پیش بینی پیک بار مصرفی مورد استفاده قرار گرفته اند. به طور کلی شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی روابط بین پیک بار مصرفی در گذشته و حال و آینده مورد استفاده قرار می گیرند. سیستمهای معمول احتیاج به پارامترهای متغیر مختلفی دارند که هر کدام به نحوی بر منحنی پیک بار تاثیر می گذارند مثل اطلاعات مربوط به بار و آب و هوا. وجود تعداد زیادی متغیر ورودی سبب بروز خطا در پیش بینی عملکرد آینده سیستم می شود, بنابراین سیستم پیشنهادشده در این تحقیق فقط از مقادیر گذشته پیک بار و دمای هوا در یک هفته گذشته به عنوان متغیر ورودی استفاده می کند. در این مقاله ازدو الگوریتم مهم شبکه های عصبی مصنوعی به نامهای پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی و شبکه عصبی فازی جهت پیش بینی پیک بارمصرفی غرب کشور استفاده شده است. در نهایت خطاهای پیش بینی آنها مقایسه گردیده و نشان داده شده است که باتوجه به ماهیت پارامترهای در نظرگرفته شده, شبکه پرسپترون چند لایه از دقت بیشتری نسبت به تابع پایه شعاعی و شبکه عصبی فازی در پیش بینی پیک بارمصرفی برخوردار می باشد

۱۵ صفحه ی اول

برای دانلود 15 صفحه اول باید عضویت طلایی داشته باشید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی

In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...

متن کامل

مدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک

دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...

متن کامل

پیش بینی کوتاه مدت بار استان چهارمحال و بختیاری با استفاده از اجماع شبکه های عصبی

پیش­بینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیش­بینی کوتاه مدت بار به ویژگی­های بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از داده­های واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیش­بینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداخته­ایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی ...

متن کامل

مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...

متن کامل

پیش بینی منابع مالی بانک با استفاده از مدل خطی( ARIMA) و غیرخطی شبکه های عصبی مصنوعی فازی

یکی از مهم‌ترین موارد مورد علاقه مدیران بانکی به عنوان متغیری تأثیرگذار بر صنعت بانکداری، اطلاع از وضعیت سپرده‌های بانکی است که فعالیت بانک تا حد زیادی بستگی به آن دارد. ازاین‌رو مدیران بانک‌ها علاقه‌مند هستند بدانند که میزان کل سپرده‌های بانک در زمان معینی در آینده چقدر خواهد بود. پیش‌بینی میزان سپرده‌ها، تغییر و نوسان این سپرده­ها می‌تواند در امر برنامه­ریزی و تصمیم­گیری به بانک‌ها کمک نماید....

متن کامل

پیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)

پیش­بینی دقیق جریان در رودخانه­ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی­ها است. به دلیل اهمیت پیش­بینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانه­ی باراندوزچای در دو ایستگاه بی­بکران و دیزج طی یک دوره­ی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می­باشد، پیش­بینی گرد...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


نوع سند: پایان نامه

وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه رازی - دانشکده فنی و مهندسی

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023