Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
4 results
Search Results
Item ANN deployment for the euro exchange rate forecast(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Pavliuk O.In this paper presented non-iterative artificial neural network with the radial basis functions (RBF ANN) is used for the euro exchange rate forecast. The criteria to the preparing the training samples set for RBF ANN is formulated. In the end we got the forecast error less than 1,5 %.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%.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.Item Data classification of spectrum analysis using neural network(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Мatviykiv, О. М.; Faitas, О. І.This article provides the comparison of libraries neural networks. Based on this analysis was determined to develop a neural network for classification of spectra based on Encog library, because it implemented many components and gives the best result with a small number of items for training. Showed the architecture of neural networks for data classification of spectral analysis. Наведено аналіз бібліотек нейронних мереж. На основі аналізу запропоновано розробляти нейронну мережу для класифікації спектрів на основі бібліотеки Encog, оскільки вона реалізовує безліч компонентів та дає найкращий результат з невеликою кількістю даних для навчання. Подано архітектуру нейронної мережі для класифікації даних спектрального аналізу.