Класифікація методів машинного  навчання у MicroGrid

Артем Вадимович Крилов

doi:10.20535/2617-0965.2020.3.2.200576

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» Україна

Сторінки34-37 Опублікованочер 30, 2020 ЛіцензіяВідкритий доступ

pdf

ТОМ 3 · № 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 3D-моделювання в медицині при підготовці до 3D-друку

Наталія Юріївна Оникієнко

Визначено основну функцію 3D-моделювання при підготовці до 3D-друку в процесі створення медичних моделей, яка полягає у вдосконаленні 3D-сітки моделі за рахунок…

#3D-моделювання #3D-друк #медичні 3D-моделі #програмне забезпечення

с. 227387-1 - 227387-5

10.20535/2617-0965.eae.227387

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

с. 227740-1 - 227740-5

10.20535/2617-0965.eae.227740

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

с. 228255-1 - 228255-6

10.20535/2617-0965.eae.228255

Схожі статті

Ілля Юрійович Проценко, Юрій Олексійович Оникієнко, Застосування 3D-графіки в мережних технологіях для вирішення практичних завдань , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 4 (2020)
Федір Богапов, Моделювання вихідного сигналу рентгенотелевізійної системи на основі КМОН-матриць , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 4 (2020)
Олександр Ігорович Магньов, Розробка оптимальної конструкції системи візуалізації гамма-випромінювання , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 3 (2019)
Олексій Переверзєв, Автономні системи збору даних з безпровідним каналом зв'язку , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 3 (2019)
Богдана Ігорівна Довженко, Пристрій для організації штучного мікроклімату для тварин в тераріумі , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 2 (2020)
Софія Олегівна Павлова, Віртуальна лабораторія екологічного моніторингу довкілля , Електронна та Акустична Інженерія: Том 3 № 4 (2020)
Владислав Віталійович Мажаренко, Павло Васильович Попович, Аналіз використання FreeSWITCH в мережах IP телефонії , Електронна та Акустична Інженерія: Том 2 № 2 (2019)

Попереднє 11-17 з 17

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.