Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ЭЭС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ |
| Στοιχεία εκδότη: |
Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2020. |
| Έτος έκδοσης: |
2020 |
| Θεματικοί όροι: |
Байесовские нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, оценивание состояния, машинное обучение, искусственные нейронные сети |
| Περιγραφή: |
В данной работе рассматриваются современные методы глубокого обучения нейронных сетей, применяемые для решения задач управления электроэнергетическими системами и, в частности, для задачи оценивания состояния. Предложена методика оценивания состояния в темпе процесса с использованием глубокого обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Данная методика основана на глубоких рекуррентных сетях LSTM. Предложено применение байесовских рекуррентных сетей для решения задачи динамического оценивания состояния. Предложенная методика реализована в программном комплексе, позволяющим проводить оценивание состояние и дообучение ИНС в темпер процесса. |
| Τύπος εγγράφου: |
Conference object |
| Γλώσσα: |
Russian |
| DOI: |
10.25728/vspu.2019.2107 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.doi...........54ae7849b40ab826ebf099152e40b7cf |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |