Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorМахотіло, К. В.uk
dc.contributor.authorMakhotilo, K. V.en
dc.contributor.authorМахотило, К. В.ru
dc.date.accessioned2016-06-15T07:39:33Z
dc.date.available2016-06-15T07:39:33Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationМахотіло К. В. Поетапний синтез зростаючої модульної нейронної мережі для регулятора температури теплоносія на ТЕЦ [Текст] / К. В. Махотіло // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2016. - № 1. - С. 9-17.uk
dc.identifier.issn1997-9266
dc.identifier.issn1997-9274
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/12021
dc.identifier.urihttp://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/1869
dc.description.abstractРозглянуто використання зростаючих модульних нейронних мереж для поетапного синтезу нейромережевого регулятора температури теплоносія на ТЕЦ. Запропоновано архітектуру зростаючої модульної нейромережі на базі тришарового перцептрона, що дозволяє виконувати навчання модулів мережі за допомогою генетичного алгоритму. На прикладі тестової задачі показано скорочення часу та підвищення точності навчання зростаючої нейромережі у порівнянні з нейромережею фіксованої архітектури. На базі запропонованого типу зростаючої мережі успішно розв’язано задачу синтезу нейрорегулятора температури теплоносія на ТЕЦ, який забезпечує заданий добовий відпуск тепла і стабільну середньогодинну температуру зворотного теплоносія.uk
dc.description.abstractThe paper considers the use of growing modular neural networks for incremental synthesis of the neurocontroller of supply water temperature at CHP-plant. There has been proposed the architecture of the growing modular neural networks on the basis of a three-layer perceptron, allowing the network modules training using genetic algorithm. For test problem it is shown that the training time of growing neural network reduced and its accuracy increased compared to a fixed architecture neural network. The problem of CHP–plant supply water temperature neurocontroller synthesis that provides a reference daily heat output and stable hourly temperature of the return water is successfully solved on the basis of the proposed type of growing network.en
dc.description.abstractРассмотрено использование растущих модульных нейронных сетей для поэтапного синтеза нейросетевого регулятора температуры теплоносителя на ТЭЦ. Предложена архитектура растущей модульной нейросети на базе трехслойного перцептрона, позволяющая выполнять обучение модулей сети с помощью генетического алгоритма. На примере тестовой задачи показано сокращение времени и повышение точности обучения растущей нейросети по сравнению с нейросетью фиксированной архитектуры. На базе предложенного типа растущей сети успешно решена задача синтеза нейрорегулятора температуры теплоносителя на ТЭЦ, обеспечивающего заданный суточный отпуск тепла и стабильную среднечасовую температуру обратного теплоносителя.ru
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.subjectзростаюча модульна нейронна мережаuk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectнейрорегуляторuk
dc.subjectтемпература теплоносіяuk
dc.subjectТЕЦuk
dc.subjectgrowing modular artificial neural networken
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectneurocontrolleren
dc.subjectsupply water temperature controlleren
dc.subjectCHP-planten
dc.subjectрастущая модульная нейронная сетьru
dc.subjectгенетический алгоритмru
dc.subjectнейрорегуляторru
dc.subjectтемпература теплоносителяru
dc.subjectТЭЦru
dc.titleПоетапний синтез зростаючої модульної нейронної мережі для регулятора температури теплоносія на ТЕЦuk
dc.title.alternativeIncremental synthesis of growing modular neural network for CHP-plant supply water temperature controlleren
dc.title.alternativeПоэтапный синтез растущей модульной нейронной сети для регулятора температуры теплоносителя на ТЭЦru
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.7: 681.5


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію