НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КРАТКОСРОЧНОГО ЛОКАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ НАРУЖНОГО ВОЗДУХА

Аннотация

В процессе решения задачи повышения эффективности автоматизации управления системой отопления разработана и оптимизирована адаптивная модель для краткосрочного локального прогнозирования температуры наружного воздуха. При работе данной модели и длительном прогнозировании высок риск возникновения и накопления ошибки. Для минимизации данных рисков разработан дополнительный адаптационный механизм с помощью нейросети, построенной по схеме персептрона Розенблата. В качестве способа обучения использован алгоритм обратного распространения ошибки как наилучший метод для постоянного улучшения и обучаемости сети с течением времени. На основании построенной модели проведены численные эксперименты по прогнозированию температуры в течение года. Проведен анализ и сравнение результатов, определено влияние различных характеристик нейросети на качество получаемого прогноза.