Методы прогнозирования погоды и электропотребления


Статус статьи

Не проверено экспертами


Назначение



Общие сведения

Прогнозирование погоды и электропотребления с использованием искусственных нейронных сетей

ANN представляет собой сеть взаимосвязанных между собой искусственных нейронов, которые используют математическую или вычислительную модель обработки информации, основанную на коннекционистском подходе к вычислениям. ANN особенно привлекательны за счет возможности моделирования с их помощью неопределенных нелинейных зависимостей между нагрузкой и погодными переменными.

Прогнозирование погоды и электропотребления с использованием набора методов

Прогнозирование с использованием ансамбля методов использует многочисленные прогнозы, чтобы отразить неопределенность в начальном состоянии атмосферы (из-за ошибок в наблюдениях и недостаточной выборки). Неопределенность в прогнозе затем можно оценить с помощью ряда различных производимых прогнозов. Прогнозирование с использованием ансамбля методов помогает лучше определить возможность экстремальных явлений в долгосрочном периоде прогнозирования.

Прогнозирование погоды и электропотребления с использованием нечеткой логики

Нечеткая логика является производной от теории нечетких множеств, в которой рассуждения примерны, а не точны, и не выводятся из классической предикатной логики.

Численные методы прогнозирования погоды и электропотребления

Численные модели для прогнозирования погоды представляют собой компьютерные модели атмосферы. В моделях используется анализ, где в качестве отправной точки используется развитие состояния атмосферы во времени и используются законы физики и гидродинамики.


Актуальность использования



Эффекты от внедрения (использования)



Принцип функционирования



Опыт применения



Ссылки



Архитектурные кейсы, связанные с технологией