KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 2:

Một phần của tài liệu Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron và lôgic mờ cho bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn634 (Trang 63 - 64)

()0 Ê m A x Ê

2.3. KẾT LUẬN NỘI DUNG CHƯƠNG 2:

Nội dung chương này đó tập trung phõn tớch phõn tớch khả năng phõn loại của mạng nơ-rụn kinh đ ểi n Kohonen, ưu nhược đ ểi m của mạng này trong việc phõn loại. Quy tắc suy luận mờ và giỏ trị của quy t c suy lu n ắ ậ mờ. Ứng dụng luật suy luận mờ phối hợp với mạng Kohonen. Đề xuất phương ỏn mở rộng mụ hỡnh ho t động c a m ng Kohonen b ng cỏch ph i ạ ủ ạ ằ ố hợp thờm cỏc ý tưởng của luật suy luận sử dụng lụ-gic m , ú là m ng ờ đ ạ Fuzzy Extended Kohonen, nhờ vào phương ỏn mới này mà đầu ra của mạng ta cú kết quả nhận dạng chi tiết hơn phương ỏn ch sử dụỉ ng m ng ạ Kohonen kinh đ ểi n.

Mạng Fuzzy Extended Kohonen sẽ được ỏp dụng để dự bỏo hỡnh dạng của đồ thị phụ tải ngày. Kết quả sẽ thu được nhi u d ng đồ th hơn phương ề ạ ị phỏp thụng thường là phương phỏp nhận d ng kiạ ểu ngày theo thứ tự trong tuần và do đú sẽ nõng cao được độ chớnh xỏc củ đồ thị dựa bỏo. T t nhiờn ấ số lượng dạng đồ th được ch n sao cho phự h p, trỏnh d n t i vi c ph c ị ọ ợ ẫ ớ ệ ứ tạp húa khụng cần thiết cho mụ hỡnh dự bỏo, mà vẫn đảm b o kết quả dự ả bỏo cú sai số chấp nhận được.

Tại mục 4.2 chương 4 với 2500 ngày mẫu và sai số về hỡnh d ng đồ ạ thị phụ tả đi ó định trước là 15%, ta xỏc nh được 25 ki u đồ th ph tải đị ể ị ụ ngày đặc trưng (khụng theo thứ tự ngày trong tu n) cú sai s vềầ ố hỡnh d ng ạ khụng quỏ 12% (trang 82 ữ 85) . Hỡnh dạng của đồ ị ự th d bỏo cú thể khụng trựng với 1 trong 25 đồ thị đặc trưng và được xỏc định theo qui tắc suy luận mờ (2.32) trờn cơ sở hỡnh dạng của 25 đồ thị đặc trưng này.

Chương 3

Một phần của tài liệu Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron và lôgic mờ cho bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn634 (Trang 63 - 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)