ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ - Проблемы Информационных Технологий
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА

№2, 2021

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Ахмедов Мохуббат З.

Точность прогнозирования, полученная методом использования модели инвариантных нечетких временных рядов и нечетких импликаций для решения задачи прогнозирования производства электроэнергии, не соответствует современным требованиям. В то же время сложные вычисления применяются в операциях, связанных с нечеткими импликациями, которые используются для получения результатов прогнозирования и формирования матрицы нечетких отношений. В статье предлагается новый метод, позволяющий получать более точные результаты прогнозирования с помощью простых вычислительных операций для решения задачи прогнозирования производства электроэнергии путем разделения универсального множества на разное количество интервалов равной длины на основе нечетких временных рядов. Предлагаемый метод использует метод усредненных разностей, что упрощает расчет результатов прогноза. Этот метод, который определяется статистическими данными, относящимися к разным числовым интервалам равной длины, может использоваться для обоснования как распределения универсального множества, так и нахождения оптимального количества лингвистических терминов в этом отношении. Эффективность применения данного метода обоснована расчетом результатов прогноза производства электроэнергии с использованием предложенной методики (стр.30-40).

Ключевые слова: нечеткое множество, нечеткие временные ряды, средняя частота ошибок прогнозирования, среднеквадратичная ошибка.
DOI : 10.25045/jpit.v12.i2.03
Литература
  • Song Q., Chissom B.S. Fuzzy time series and its models // Fuzzy Sets and Systems, 1993, vol.54, issue 3, pp.269–277.
  • Song Q., Chissom B.S. Forecasting enrollments with fuzzy тime series part I // Fuzzy Sets and Systems,1993, vol. 54, pp.1–9.
  • Song Q., Chissom B.S. Forecasting  enrollments  with  fuzzy  time  series part II // Fuzzy Sets and Systems, 1994, vol.62, issue 1, pp.1–8.
  • Chen S.M. Forecasting enrollments based on fuzzy time series // Fuzzy Sets and Systems, 1996, vol.81, issue 3, pp.311–319.
  • Hwang J.R., Chen S.M., Lee C.H. Handling Forecasting Problems using Fuzzy Time Series // Fuzzy Sets and Systems, 1998, vol.100, issue 1–3, pp.217–228.
  • Huarng K. Heuristic models of fuzzy time series for forecasting // Fuzzy Sets and Systems, 2001, vol.123, issue 3, pp.369–386.
  • Chen S.M. Forecasting enrollments based on high-order fuzzy time series // Cybernetics and Systems, An International Journal, 2002, vol.33, issue 1, pp.1–16.
  • Ahmedov M.Z. Novyj variant resheniya problemy prognozirovaniya s pomoshch'yu nechetkih vremennyh ryadov // Izvestiya NAN Azerbajdzhana, Informatika i Problemy Upravleniya, 2001, tom 21, №3, s.96–104.
  • Mamedova M. G., Dzhabrailova Z.G. Primenenie nechetkoj logiki v demograficheskom prognoze // Informacionnye Tekhnologii, 2004, no.3, s.75–83.
  • Ahmadov M.Z. Elektrik enerzhisi istehsalının geyri-salis zaman sıralarının tatbigi ila prognozlashdırılması // Informasiya Tekhnologiyaları Problemlari, 2013, №2, s.53–63.