A combined methodology of adaptive neuro-fuzzy inference system and genetic algorithm for short-term energy forecasting
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/22425
Tipus de documentArticle
Data publicació2014-02
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This document presents an energy forecast methodology using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithms (GA). The GA has been used for the selection of the training inputs of the ANFIS in order to minimize the training result error. The presented algorithm has been installed and it is being operating in an automotive manufacturing plant. It periodically communicates with the plant to obtain new information and update the database in order to improve its training results. Finally the obtained results of the algorithm are used in order to provide a shortterm load forecasting for the different modeled consumption processes.
CitacióKampouropoulos, K. [et al.]. A combined methodology of adaptive neuro-fuzzy inference system and genetic algorithm for short-term energy forecasting. "Advances in Electrical and Computer Engineering", Febrer 2014, vol. 14, núm. 1, p. 9-14.
ISSN1582-7445
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
a_combined_methodology.pdf | Article principal | 397,2Kb | Visualitza/Obre |