Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2017 - zeszyt 4

Stochastic Optimization Algorithms for Learning GRNN Forecasting Model - Comparative Study

10.15199/48.2017.04.17

Grzegorz DUDEK

nr katalogowy: 104931
10.15199/48.2017.04.17

This paper presents stochastic optimization algorithms for learning Generalized Regression Neural Network which is used as a patternbased short-term load forecasting model. For adjustment of the model parameters four types of stochastic optimization methods are used: evolution strategies, differential evolution, particle swarm optimization and tournament searching. The learning effectiveness when using these four algorithms is compared on real power system load data. Streszczenie. W artykule zaprezentowano stochastyczne algorytmy uczenia sieci neuronowej regresji uogólnionej, która pełni funkcję modelu krótkoterminowego prognozowania obciążeń elektroenergetycznych. Do strojenia parametrów modelu użyto czterech metod optymalizacji stochastycznej: strategii ewolucyjnych, ewolucji różnicowej, optymalizacji rojem cząstek i przeszukiwania turniejowego. Efektywność tych metod w uczeniu sieci porównano w badaniach symulacyjnych przy użyciu rzeczywistych danych. (Stochastyczne algorytmy optymalizacji do uczenia modelu prognostycznego opartego na sieci GRNN - badania porównawcze). Keywords: stochastic optimization algorithms, Generalized Regression Neural Network, short-term load forecasting. Słowa kluczowe: stochastyczne metody optymalizacji, sieć neuronowa regresji uogólnionej, prognozowanie krótkoterminowe obciążeń. Introduction The main problem in building forecasting models is estimation of their parameter values. This is optimization problem in which the model error and sometimes the model complexity is minimized. Selection of the model optimization or learning method is related to the parameter types and the properties of the objective function. Linear objective function does not cause major problems. The simplex method, universal for this case, leads to the global minimum. If an objective function is nonlinear but continuous and differentiable, such as in multilayer perceptron, which is widely used as a forecasting model, gradient-base[...]

Bibliografia

[1] Specht D.F. , A General Regression Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks, 2 (1991), No. 6, 568-576
[2] Dudek G., Pattern Similarity-based Methods for Short-term Load Forecasting - Part 1: Principles, Applied Soft Computing, 37 (2015), 277-287
[3] Beyer H.G. , Schwefel H.P. , Evolution Strategies - A Comprehensive Introduction, Natural Computing, 1 (2002), No. 1, 3-52
[4] Storn R. , Pr ice K. , Differential Evolution - A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces, Journal of Global Optimization 11 (1997), No. 4, 341- 359
[5] Das S. , Suganthan P.N., Differential Evolution: A Survey of the State-of-the-Art, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 15 (2011), No. 1, 4-31
[6] Eberhar t R. C. , Shi Y. H. , Particle Swarm Optimization: Developments, Applications and Resources, Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. (2001), 81-86
[7] Eberhar t R. C. , Shi Y. H. , Comparing Inertia Weights and Constriction Factors in Particle Swarm Optimization, Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. (2000), 84-88
[8] Dudek G., Tournament Searching Method to Feature Selection Problem, Proc. Artificial Intelligence and Soft Computing, LNCS 6114, (2010), 437-444
[9] Dudek G . , Tournament Searching Method for Optimization of the Forecasting Model Based on the Nadaraya-Watson Estimator, Proc. Artificial Intelligence and Soft Computing, LNCS 8468, (2014), 351-360

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 104931 "Stochastic Optimization A..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2017-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2017-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma