Другие журналы
|
Чучуева Ирина Александровна
Вычислительные методы определения удельных расходов условного топлива ТЭЦ на отпущенную электрическую и тепловую энергию в режиме комбинированной выработки
Инженерное образование # 02, февраль 2016 DOI: 10.7463/0216.0832949 С. 135-165
Оптимизация работы ТЭЦ в условиях оптового рынка электроэнергии и мощности России
Инженерное образование # 08, август 2015 DOI: 10.7463/0815.0792934 С. 195-238
Прогнозирование уровня глюкозы в крови больных инсулинозависимым диабетом нейронными сетями и методом экстраполяции по выборке максимального подобия
Инженерное образование # 11, ноябрь 2010 Оптимальные типы и дозы искусственного инсулин зависят от многих факторов. Подбор этих типов и доз является сложной задачей, с которой могут справиться далеко не все пациенты. Для решения указанной задачи созданы системы непрерывного измерения уровня глюкозы в крови (BG) – Continuous Glucose Monitoring Systems (CGM-системы), а также системы непрерывного подкожного введения инсулина (инсулиновые помпы – insulin pumps). На основе CGM-систем и инсулиновых помп разработаны и интенсивно разрабатываются системы автоматического управления уровнем B. С алгоритмической точки зрения эти системы включают в себя две следующие основные подсистемы: подсистема прогнозирования уровня BG; подсистема определения оптимального времени и требуемой дозы инсулинаВ работе поставлена задача прогнозирования BG в крови больных сахарным диабетом I типа. Рассмотрены подходы к решению этой задачи с использованием искусственных нейронных сетей и модели экстраполяции по выборке максимального правдоподобия (EMMLS). Выполнено сравнение эффективности указанных подходов. Показано, что при краткосрочном прогнозировании уровня BG более точный результат дает нейронная сеть, а при долгосрочном прогнозировании - модель EMMLS. Показана также перспективность использования комбинации модели EMMLS и нейронных сетей.
Модель экстраполяции по максимуму подобия (ЭМП) для временных рядов цен и объемов на рынке на сутки вперед ОРЭМ (Оптовом рынке электроэнергии и мощности)
Инженерное образование # 01, январь 2010 В данной статье сначала рассматривается основа модели экстраполяции по максимуму подобия. Затем приводятся рекомендации по идентификации модели для каждой исследуемой кривой. Далее приводятся многочисленные результаты экстраполяции указанных кривых. И в завершении отмечаются особенности метода экстраполяции, а также возможные пути развития модели. Все представленные исследования проведены на кривых ОРЭМ.
Экстраполяция псевдослучайных процессов по максимуму подобия
Инженерное образование # 07, июль 2009
Развитие информационных систем и, как следствие, накопление огромного количества информации поставило на новый уровень задачи анализа данных. Среди прочих задач одной из актуальных является задача экстраполяции экономических и физических процессов, объединенных во множество псевдослучайных процессов
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||
|