Класифікація методів машинного  навчання у MicroGrid

Артем Вадимович Крилов

doi:10.64915/mf1sax46

Т. 3 · № 2 · 2020 чер 30, 2020 Електронні системи та сигнали

Класифікація методів машинного навчання у MicroGrid

АК

Артем Вадимович Крилов Відповідальний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» arty142142@gmail.com Україна

Сторінки34-37 Опублікованочер 30, 2020 ЛіцензіяВідкритий доступ

pdf

ЕАІ 2 VOL 3 · 2

VOL 3 · NO 2 · 2020 Переглянути випуск

Анотація

У статті розглянуто класифікацію й застосування методів машинного навчання в системі розподіленої генерації енергії MicroGrid. Проведено порівняльний аналіз існуючих методів машинного навчання та їх відповідність задачам керування у MicroGrid. Проведено розробку програмної складової реалізації дерева прийняття рішень для розв’язання задачі класифікації даних машинного навчання.

Ключові слова

#MicroGrid #машинне навчання #дерево прийняття рішень

Посилання

L. V. Kantorovich and M. . Gavuri, “Primeneniye matematicheskikh metodov v voprosakh analiza gruzopotokov [The use of mathematical methods in the analysis of cargo flows],” Probl. povysheniya Eff. Rab. Transp., pp. 110–138, 1949.
D. Dantsig and F. Vol’f, “Algoritm razlozheniya dlya zadach lineynogo programmirovaniya [Decomposition Algorithm for Linear Programming Problems],” Matematika, vol. 8, no. 1, pp. 151–160, 1964.
O. I. Aven, S. Y. Lovetskiy, and G. Y. Moiseyenko, Optimizatsiya transportnykh potokov [Traffic optimization]. Moskva: Nauka, 1985.
A. V. Krylov and Y. S. Yamnenko, “Rishennya transportnoyi zadachi za dopomohoyu shtuchnoho intelektu dlya morsʹkoho transportu [Solving the transport problem using artificial intelligence for maritime transport],” Shipbuild. Mar. Infrastruct., vol. 1, no. 11, pp. 116–122, 2019, URL: http://smi.nuos.mk.ua/archive/2019/1/14.pdf.
V. G. Galaburda, Optimal’noye planirovaniye gruzopotokov [Optimal freight traffic planning]. Moskva: Transport, 1985.
A. L. Lur’ye, “Algoritm resheniya setevoy transportnoy zadachi s ogranicheniyem propusknykh sposobnostey metodom uslovno-optimal’nykh planov [An algorithm for solving a network transportation problem with bandwidth limitation by the method of conditionally optimal plans,” in Materialy Konferentsii po opytu i perspektivam primeneniya matematicheskikh metodov i EMM v planirovanii., 1962, pp. 3–13.
V. Y. Zhuykov et al., Pidvyshchennya efektyvnosti system z vidnovlyuvanymy dzherelamy enerhiyi [Improving the efficiency of systems with renewable energy sources]. Ky`yiv: Kafedra, 2018, ISBN: 978-617-7301-48-5.
G. De Jong, H. F. Gunn, and W. Walker, “National and international freight transport models: Anoverview and ideas for further development,” Transp. Rev., vol. 24, no. 1, pp. 103–124, 2004.
L. A. Beklaryan and N. K. Khachatryan, “Traveling wave type solutions in dynamic transport models,” Funct. Differ. Equations, vol. 13, no. 2, pp. 125–155, 2006.

Ліцензія

CCBY-NC 4.0

Creative Commons Із зазначенням авторства 4.0 Міжнародна

Ця робота має відкриту ліцензію: вільно поширюйте та адаптуйте її, посилаючись на авторів і журнал. Умови ліцензії ↗

Попередня у випуску Стратегія керування електроприводом вентильно-індукторного двигуна з покращеними характеристиками Наступна у випуску Особливості та проблеми перспективної зйомки зображення

§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.

Усі випуски

Застосування оракульного концептування при програмуванні дизайну електронних мікросхем

Максим Олегович Зилевіч

У роботі запропоновано розширення принципів адаптивного середовища програмування на основі дослідження інтерсуб’єктивної парадигми шляхом розв’язання програмістських…

#метод #синтез #інтерсуб’єктивна парадигма #оракул

p. 227740-1 - 227740-5

Аналіз нелінійної системи overdrive

Даниїл Володимирович Грищук

У статті визначена можливість використання програм MATLAB та Reaper для аналізу нелінійних систем типу overdrive, на прикладі педалі звукового ефекту Ibanez tube…

#overdrive #частота основного тону #гітарний сигнал #додаткові форманти

p. 227832-1 - 227832-3

Прилад для дослідження транспорту кисню в капілярах

Марія С. Молебна

В роботі досліджується можливість візуалізації процесу передачі кисню тканинам організму через механізм капілярів. Запропоновано застосувати принцип оксиметрії на…

#оксиметрія #капіляроскопія #капілярна оксиметрія #просторово роздільна оксиметрія

p. 228255-1 - 228255-6

Схожі статті

Катерина Сергіївна Осипенко, Валерій Якович Жуйков, Принцип преемптивного керування у Smart Grid , Електронна та Акустична Інженерія: Том 1 № 1 (2018)
Ярослав Юрійович Дорогий, Василь Васильович Цуркан, Олександр С. Хапілін, Автоматичне розпізнавання музичних жанрів глибокими згортковими нейронними мережами , Електронна та Акустична Інженерія: Том 1 № 1 (2018)
Інна Андріївна Шевченко, Вибір апаратної частини інтерактивної системи навчання грі на гітарі , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 3 (2019)
Олег Живогляд, Прогнозування електроспоживання на базі нейронної мережі , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 1 (2019)
Іван А. Хижняк, Пристрій збору даних вимірювань для навчальної цифрової лабораторії на ESP32 , Електронна та Акустична Інженерія: Том 4 № 4 (2021)
Олег Ярославович Ігнатюшенко, Тестування контролера знаходження точки максимальної потужності сонячної батареї , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 4 (2020)
Андрій Володимирович Пікож, Керування електроспоживанням MicroGrid за вартісним критерієм , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 2 (2019)
Ігор Сергійович Федин, Вибір топології інвертора для автономних систем електроживлення з використанням сонячних панелей , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 2 (2020)
Антон Єгорович Березницький, Виявлення шумового сигналу в адитивній суміші на основі кумулянта другого порядку , Електронна та Акустична Інженерія: Том 4 № 2 (2021)
Роман Сахан, Олег Бевза, Електронна система контролю бадьорості , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 4 (2020)

1-10 з 17 Наступне

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.

[1] L. V. Kantorovich and M. . Gavuri, “Primeneniye matematicheskikh metodov v voprosakh analiza gruzopotokov [The use of mathematical methods in the analysis of cargo flows],” Probl. povysheniya Eff. Rab. Transp., pp. 110–138, 1949.

[2] D. Dantsig and F. Vol’f, “Algoritm razlozheniya dlya zadach lineynogo programmirovaniya [Decomposition Algorithm for Linear Programming Problems],” Matematika, vol. 8, no. 1, pp. 151–160, 1964.

[3] O. I. Aven, S. Y. Lovetskiy, and G. Y. Moiseyenko, Optimizatsiya transportnykh potokov [Traffic optimization]. Moskva: Nauka, 1985.

[4] A. V. Krylov and Y. S. Yamnenko, “Rishennya transportnoyi zadachi za dopomohoyu shtuchnoho intelektu dlya morsʹkoho transportu [Solving the transport problem using artificial intelligence for maritime transport],” Shipbuild. Mar. Infrastruct., vol. 1, no. 11, pp. 116–122, 2019, URL: http://smi.nuos.mk.ua/archive/2019/1/14.pdf.

[5] V. G. Galaburda, Optimal’noye planirovaniye gruzopotokov [Optimal freight traffic planning]. Moskva: Transport, 1985.

[6] A. L. Lur’ye, “Algoritm resheniya setevoy transportnoy zadachi s ogranicheniyem propusknykh sposobnostey metodom uslovno-optimal’nykh planov [An algorithm for solving a network transportation problem with bandwidth limitation by the method of conditionally optimal plans,” in Materialy Konferentsii po opytu i perspektivam primeneniya matematicheskikh metodov i EMM v planirovanii., 1962, pp. 3–13.

[7] V. Y. Zhuykov et al., Pidvyshchennya efektyvnosti system z vidnovlyuvanymy dzherelamy enerhiyi [Improving the efficiency of systems with renewable energy sources]. Ky`yiv: Kafedra, 2018, ISBN: 978-617-7301-48-5.

[8] G. De Jong, H. F. Gunn, and W. Walker, “National and international freight transport models: Anoverview and ideas for further development,” Transp. Rev., vol. 24, no. 1, pp. 103–124, 2004.

[9] L. A. Beklaryan and N. K. Khachatryan, “Traveling wave type solutions in dynamic transport models,” Funct. Differ. Equations, vol. 13, no. 2, pp. 125–155, 2006.