Conference
ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ЭЭС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
| 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 |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!