Построение модели и оценка ее робастности в задаче прогнозирования для потребителей с аддитивными профилями потребления электроэнергии

Проведено исследование влияния параметров нейросети (размер пакета данных; количество слоев нейросети; функции активации нейронов; оптимизаторы) на погрешность прогнозирования электропотребления.

Приведены графики сравнения профилей фактического и прогнозного потребления и отклонения прогноза для потребления электроэнергии выше среднего значения за рассматриваемый период.

Подобраны оптимальные параметры прогностической нейросетевой модели в ручном режиме. Результат исследования разновидностей генетических алгоритмов выявил оптимальный гибридный алгоритм обучения нейросетевой модели основании на быстрой сходимости решения.