Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2015. – №826

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/31218

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

До збірника наукових праць Національного університету “Львівська політехніка ”“Комп’ютерні науки та інформаційні технології” увійшли статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка”, провідними вченими України і зарубіжними вченими в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розроблення і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні науки та інформаційні технології: збірник наукових праць / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка»; голова Редакційно-видавничої ради Н. І. Чухрай. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2015. – № 826. – 431 с. : іл.

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Верифікація даних для прогнозування курсу долара за допомогою штучних нейронних мереж
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.; Тремба, Н.
    Використано метод ковзного середнього з шириною вікна у 4-ри точки для підвищення точності прогнозу курсу долара на тиждень. Для прогнозу вибрано неітераційну нейромережу з радіальними базовими функціями. Точність прогнозу курсу долара на тиждень з максимальною по виходах нейромережі середньоквадратичною приведеною до діапазону значень похибкою менша за 1%. The moving average method with the 4 samples window width is used to raise the weekly forecast of the US dollar exchange rate accuracy. The non-iterative artificial neural network with the radial basis functions is used for. In the end we got the forecast error less than 1%.
  • Thumbnail Image
    Item
    Інтегрована автоматизована система для прогнозування споживання електричної енергії у Львівській області
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.
    Розроблено ІАС “Прогноз” для прогнозування споживання електричної енергії в реальних виробничих умовах ПАТ “Львівобленерго”. Для цього застосовано статистичні та нейромережні методи верифікації вхідних даних; вдосконалено методи розширення розмірності простору вхідних даних для застосування їх в ШНМ з неітераційним навчанням. The IAS "Forecast" is developed for forecasting the electricity consumption in the original production conditions at PJSC "Lvivoblenergo." The statistical and neural network methods are used for the input data verification; is enhanced the space dimensions extending methods for the incoming data to use them with the ANN with non-iterative training. Key words: ANN, prediction, forecasting, electricity consumption.