Комплекс моделей енергоспоживання регіонами України




Сторінка14/19
Дата конвертації31.10.2017
Розмір1,76 Mb.
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19

Для кожного входу нейрона складається своя карта, яка розфарбовується у відповідності зі значенням відповідної нейрона. У нейронної мережі, навчаємої зі вчителем, ваги нейронів не мають фізичного сенсу і не використовуються в аналізі.

У спільному випадку вхідні приклади рівномірно розподіляються по карті. Але якщо в даних є яскраво виражені групи, то приклади розподіляються нерівномірно, утворюючи кластери, відображені на рис. 3.28.

Провівши попередні кроки, отримали карти, на яких можна побачити до якого кластера відноситься те або інше значенняпоказника.

Правило навчання, запропоноване Кохоненом, передбачає змагання з врахуванням відстані нейронів від нейрона-переможця. Це вимагає побудови матриці відстаней, зображеній на рис. 3.29.

Матриця відстаней (уніфікована матриця відстаней, U-matrix) - застосовується для візуалізації структури кластерів, отриманих в результаті навчання карти. Елементи матриці визначають відстань між ваговими коефіцієнтами нейрона і його найближчими сусідами. Велике значення говорить про те, що даний нейрон сильно відрізняється від тих, що оточують і відноситься до іншого класу.

Матриця помилок квантування, відображена на рис. 3.30. - відображує середню відстань від розташування прикладів до центру вічка. Приклад розташовується в багатовимірному просторі, де кількість вимірів дорівнює числу вхідних полів. Центр вічка - точка простору з координатами, рівними вагам нейрона. Відстань вважається як евклідова відстань. Матриця помилок квантування показує, наскільки добре вивчена нейромережа. Чим менше середня відстань до центру вічка, тим ближче до неї розташовані приклади і тим краще побудована модель.

Матриця щільності попадання, відображена на рис. 3.31. - відображає кількість прикладів, що попали у вічко.

Кластери, зображені на рис. 3.32. - відображують групи векторів, відстань між якими менше, ніж відстань до сусідніх груп. Іншими словами, всі елементи карти, що попали в область одного кольору (кластер), мають схожі ознаки.

Проекція Самсона, зображена на рис. 3.33. - матриця, що є результатом проектування багатовимірних даних на плоскість. При цьому дані, розташовані поруч у вихідній багатовимірній вибірці, будуть розташовані поруч і на плоскості.

За допомогою карт Кохонена підприємства були розбиті по рівню споживання електроенергії. Розділення можна вважати досить хорошим, оскільки при максимальній помилці 0,15 рівнів розпізнавання в тестовій і перевірочній множині 99,11 і 91,67% відповідно.


Рис. 3.34. Відображення значень аналізу


Результати даної роботи, вказані на рис. 3.34, можуть бути використані для оцінки енергоспоживання регіонами України при заданому наборі показників.

Недоліком є те, що в моделі враховані лише кількісні ознаки. А вони не можуть повною мірою описати енергоспоживання регіонів України, адже існує безліч якісних які і можуть дати бів полне уявлення про стан енергоспоживання.

Як висновок можна сказати, що сформована класифікація регіонів за основними характеристиками і складовими елементами енергоефективності, що дозволяє провести диференціацію регіонів по наявності і ефективності використання енергетичних ресурсів.

Аналізуючи регіони за основними характеристиками, що формують енергоспоживання, треба зауважити, що існують системи з надлишком або нестачею енергоресурсів, інфраструктури їх генерації і передачі, а також здатності споживачів сплатити їх, способу дослідження початкових матеріальних (паливних і інших) ресурсів.



Як видно з таблиці усі регіони були розподілені по групах, що дає змогу проводити подальші аналізи відносно доцільності введення додаткових заходів типу нових енергозберігаючих програм та технологій.

Рис. 3.36. Порівняння результатів кластеризації


На рис. 3.36. видно, що у результаті проведення розбиття на групи по енергоспоживанню, обидва використані методи розподілили регіони майже однаково. Неспівпадання викликане лише тим, що деякі регіони знаходяться по показникам дуже близько один від одного, а отже межи як такої майже немає. Існує необхідність в остаточному поділі на класи і дослідивши становище в Україні взагалом у сфері енергетики, пропоную віднести всі неспівпадаючі значення до груп з більшим енергоспоживанням, адже так у підприємств та інших користувачів буде мотивація на знаження потреб за рахунок пошуку нових шляхів.
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19


База даних захищена авторським правом ©uchika.in.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка