Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/3158
Название: Розробка підсистеми оперативного прогнозування простоїв прибуваючих поїздів на основі ANFIS-системи
Другие названия: Разработка подсистемы оперативного прогнозирования простоев прибывающих поездов на основе ANFIS-системы
The development of operational forecasting subsystem downtime trains arriving on ANFIS-based system
Авторы: Пахомова, Вiкторiя Миколаївна
Пахомова, Виктория Николаевна
Pakhomova, Viktoriya M.
Дмітрієв, Святослав Юрійович
Дмитриев, Святослав Юрьевич
Dmitriev, Svatoslav Y.
Ключевые слова: прогнозування
нейронечітка мережа ANFIS
функція приналежності
терм
фазифікація
алгоритм Такагі-Сугено
прогнозирование
нейронечеткая сеть ANFIS
функция принадлежности
терм
фазификация
алгоритм Такаги-Сугено
forecasting
neuronetwork ANFIS
the membership function, term
fazifikatsiya
the algorithm Takagi-Sugeno
КЕОМ
Дата публикации: 2013
Краткий осмотр (реферат): UK:Виконано аналіз існуючих штучних нейронних мереж для вирішення задач прогнозування. Визначено, що для прогнозування простоїв поїздів доцільно використати гібридну мережу, яка об'єднає в собі переваги нейронних мереж і систем нечіткого виводу. Спроектовано 6-входову нейронечітку мережу ANFIS, що надає прогноз періодів простою поїздів за алгоритмом Такагі-Сугено. Складено методику створення системи ANFIS в середовищі Matlab. Розроблено підсистему оперативного прогнозування простоїв прибуваючих поїздів на основі ANFIS-системи. Виконана оцінка точності запропонованої методики.
RU: Выполнен анализ существующих искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования. Определено, что для прогнозирования простоев поездов целесообразно использовать гибридную сеть, которая объединит в себе преимущества нейронных сетей и систем нечеткого вывода. Спроектирована 6-входовая нейронечеткая сеть ANFIS, предоставляющая прогноз периодов простоя поездов по алгоритму Такаги-Сугено. Составлена методика создания системы ANFIS в среде Matlab. Разработана подсистема оперативного прогнозирования простоев прибывающих поездов на основе ANFIS-системы. Выполнена оценка точности предложенной методики.
EN: The analysis of the existing artificial neural networks for solving the problems of forecasting. It was determined that in order to predict the idle trains is advisable to use a hybrid network that combine the advantages of neural networks and fuzzy inference systems. Designed six-input neuronetwork ANFIS, providing forecast periods of inactivity train the algorithm Takagi-Sugeno. Compiled method of creating a system ANFIS in the environment Matlab. The subsystem operational forecasting delays of trains arriving on ANFIS-based system. The estimation accuracy of the proposed method.
Описание: Пахомова, В. М. Розробка підсистеми оперативного прогнозування простоїв прибуваючих поїздів на основі ANFIS-системи / В. М. Пахомова, С. Ю. Дмітрієв // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорт. – 2013. – № 4. –С. 46–55.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/3158
Располагается в коллекциях:Статті КЕОМ

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Pakhomova_Dmitriev.pdf727,07 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.