Синтез і настройка баз нечітких знань для моделювання багатовимірних залежностей

Одержали подальший розвиток моделі тонкої настройки баз нечітких знань шляхом їх втілення у нейро-нечіткі мережі. Запропонований метод забезпечує тонку настройку бази нечітких знань за рахунок використання механізму навчання спеціально сконструйованої нейронної мережі, при цьому забезпечується можливість здійснювати її перенавчання в будь-який момент при надходженні нових експериментальних даних.

Вперше застосовано метод моделювання багатовимірних нелінійних залежностей базами нечітких знань для розв’язання задач у галузі електроенергетики. Застосування для вирішення енергетичних задач моделей, які здатні формалізувати нечітку (експертну) інформацію про досліджуваний об’єкт або процес, дозволяє подолати труднощі невизначеності та відсутності статистичної стійкості, при яких традиційні методи моделювання є недієздатними.

Практичне значення одержаних результатів:

Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення та проведено комп’ютерні експерименти, в результаті яких доведено дієздатність запропонованих методів отримання баз нечітких знань і їх тонкої настройки.

На базі запропонованих методів і моделей розроблено методику та алгоритм реалізації процесу прогнозування добових графіків споживання електричної потужності на основі таких нечітких факторів впливу, як середньодобова температура навколишнього середовища, середньодобова хмарність, день тижня і сезон.

На основі розробленої методики створено автоматизовану систему прогнозування добових графіків споживання електричної потужності.

Практичні результати дисертаційних досліджень впроваджено на підприємстві “Вінницькі центральні високовольтні електричні мережі”, а теоретичні положення роботи – у навчальний процес кафедри комп’ютерних систем управління Вінницького державного технічного університету. Впровадження результатів підтверджується відповідними актами.

Особистий внесок здобувача. В роботах, опублікованих у співавторстві і наведених в списку опублікованих праць за темою дисертації, здобувачу належать такі ідеї та розробки:

- запропоновано структуру нейронної мережі-відтворювача нелінійних залежностей різної складності, проведено комп’ютерні експерименти з метою підтвердження можливості застосування нейронних мереж для ідентифікації нелінійних залежностей [1, 2];

- запропоновано структуру нейро-нечіткої мережі, яка втілює в себе лінгвістичні знання у вигляді нечітких правил типу “ЯКЩО-ТОДІ” про об’єкт, що досліджується, виведено співвідношення для навчання такої мережі, а також проведено комп’ютерні експерименти, які демонструють зручність її застосування для тонкої настройки баз нечітких знань як моделей нелінійних залежностей різної складності [3, 4];

- розроблено методику синтезу оптимальної стосовно структури і значень змінних параметрів бази нечітких знань як моделі нелінійного об’єкта шляхом її отримання із експериментальних даних за допомогою генетичного алгоритму оптимізації, а також проведено відповідний комп’ютерний експеримент [5];

- запропоновано принципово новий підхід до розв’язання задачі прогнозування добових графіків споживання електричної потужності, описано загальну структуру відповідної моделі, яка передбачає можливість синтезу на основі експериментальних даних за минулий період бази нечітких знань, призначеної для розрахунку прогнозних величин споживання електричної потужності на певний тип дня і сезон. Для синтезу бази нечітких знань запропоновано застосувати генетичний алгоритм оптимізації [6, 7];

- деталізовано методику, запропоновану в роботі [7], зокрема, представлено детальний алгоритм попереднього аналізу статистичних даних, генетичний алгоритм отримання бази нечітких знань, а також проведено комп’ютерні експерименти, які засвідчують доцільність застосування запропонованої методики для розв’язання поставленої задачі [8].

Апробація результатів дисертації. Основні наукові результати і теоретичні положення дисертаційної роботи доповідались і представлялись на наступних конференціях та симпозіумах:

на трьох науково-практичних конференцiях професорсько-викладацького складу, спiвробiтникiв та студентiв ВДТУ за участю інженерно-технічних працівників підприємств міста Вінниці та області (Вінниця, 1999, 2000, 2001) ;

на Міжрегіональній науково-практичній конференції “Математична та педагогічна спадщина видатного українського математика М. В. Остроградського” (Вінниця, 2001 р.) ;

на VI-й Міжнародній науково-технічній конференції “Контроль і управління в складних системах” (КУСС-2001)  (Вінниця, 2001 р.).

Публікації. Результати дисертації опубліковано в 7-ми статтях у наукових журналах, що входять до переліку ВАК України, і у одній збірці тез доповідей науково-технічної конференції.

Структура і обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається з вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і двох додатків. Повний обсяг дисертації 160 сторінок, з яких основний зміст викладено на 122 сторінках друкованого тексту, містить 30 рисунків, 22 таблиці. Список використаних джерел складається із 96 найменувань.

 

 

У вступі обгрунтовано актуальність теми дисертації, зазначено зв’язок з науковими програмами, планами та темами, сформульовано мету та задачі досліджень. Також охарактеризовано наукову новизну та практичне значення одержаних результатів, наведено інформацію про впровадження результатів роботи, їх апробацію та публікації.

В першому розділі проведено огляд та аналіз класичних методів ідентифікації багатовимірних об’єктів, методів роботи з логіко-лінгвістичною інформацією про об’єкти моделювання. Також проаналізовано проблему отримання знань про досліджувані об’єкти і сформульовано основні задачі дослідження.

В результаті аналізу класичних методів ідентифікації багатовимірних нелінійних залежностей показано, що вони в більшості своїй є орієнтованими на моделювання досліджуваних об’єктів за допомогою рівнянь різного типу (диференційних, різницевих) і не пристосовані для використання експертної інформації про об’єкт у вигляді нечітких логічних правил, а також при нечітко або лінгвістично заданих параметрах об’єкта. Існуючі ж методи моделювання складних об’єктів на основі нечіткої та логіко-лінгвістичної інформації про них в більшій чи меншій мірі потребують на різних етапах залучення експертів, а тому