Статья «Прогнозирование диагностических данных с использованием нечетких нейронных сетей» опубликована в сборнике материалов научно-практической конференции «Современные технологии и инновации».

Иванов, В.К. Прогнозирование диагностических данных с использованием нечетких нейронных сетей: – Текст : электронный / В.К. Иванов // Современные технологии и инновации : материалы VII Всероссийской научно-практической конференции. – Тверь: ТвГТУ, 2023. – С. 169-179.

Аннотация

В статье описан подход к решению задач анализа диагностической информации о функционировании сложного технологического процесса на примере прогнозирования трендов и временного ряда значений диагностических переменных. Цель проведённого исследования – показать возможность применения нечёткого сглаживания временного ряда и нечётких нейронных сетей для смягчения последствий неопределённости факторов, влияющих на функционирование технологического процесса, и неполноты информации о них. Предлагается модель прогнозирования, основанная на использовании нечётких временных рядов. Эта модель используется для формализации системы нечётких продукционных правил. Обосновывается применение нейронной сети с архитектурой ANFIS. Описывается методика подготовки обучающих и проверочных наборов реальных данных, настройки и обучения нейронной сети. Представлены некоторые результаты оценки качества обучения нейронной сети. Отмечается достаточная точность прогноза, достигаемая без использования затратных вычислительных ресурсов. Делается вывод о применимости предложенного подхода к данной и подобным задачам.

Abstract

The paper “Prediction diagnostic data using fuzzy neural networks” describes an approach to solving the problems of analyzing diagnostic information about the complex technological process functioning by the example of forecasting diagnostic variables values trends and their a time series. The study purpose is to show the possibility of using time series fuzzy smoothing and fuzzy neural networks to mitigate the factors uncertainty effects affecting the technological process functioning and incompleteness of information about such factors. A sales forecasting model based on the fuzzy time series use is proposed.

This model is used to formalize fuzzy production rules system. The application of a neural network with ANFIS architecture is justified. The methodology of preparing training and verification real data sets, setting up and training a neural network is described. Some results of the neural network training quality evaluation are presented. There is a sufficient accuracy of the forecast, achieved without the expensive computing resources use. The conclusion is made about the proposed approach applicability to this and similar tasks.

Полный текст статьи

Другие мои публикации