Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Застосування нейронних мереж в управлінні енергоефективністю підприємства

Neural networks application in managing the energy efficiency of industrial enterprise

DOI:

10.33111/nfmte.2018.127

Анотація: Стаття присвячена розробці методики використання нейронних мереж при вирішенні завдань управління енергоефективністю підприємства, що дозволяє отримати наближене очікуване значення енергоємності виробництва в залежності від значень основних факторів, які впливають на неї. Типом нейронної мережі обрано багатошаровий прямоспрямований перцептрон, синтез якого здійснений із застосуванням методу генетичного алгоритму. При формуванні вибірки для синтезу нейронної мережі використані результати, отримані методом апріорного ранжирування і кореляційно‐регресійного аналізу за статистичними даними промислових підприємств машинобудівного профілю. Наведено рекомендації щодо використання методики і застосування її результатів при практичній імплементації на підприємстві. Проведені на її основі розрахунки забезпечили високу точність прогнозування значень енергоємності для підприємств, які були включені до вибірки при синтезі нейронної мережі, і прийнятну похибку при перевірці за підприємствами, включеними до тестової вибірки.
Abstract: The article is devoted to the creation of a method for using of neural networks approach in solving problems of energy efficiency management at the industrial enterprise. The method allows to obtain an approximate expected value of the energy intensity of production, depending on the values of the main factors affecting it. The multilayer perceptron was chosen as the type of neural network, synthesis of which was carried out by using the genetic algorithm. When sampling for the synthesis of a neural network, we used the results that were obtained by means of a priori ranking, correlation and regression analysis based on the statistical data of industrial enterprises in machine‐building profile. The recommendations of the use of the method and the application of its results in the practical implementation at the industrial enterprise are given. Calculations based on the aforementioned method ensured a high precision of prediction of energy intensity values for industrial enterprises that were included in the sample during the synthesis of the neural network, and an acceptable error while testing on industrial enterprises from a test sample.
Ключові слова: енергоефективність підприємства, енергоємність, апріорне ранжування, кореляційно­регресійний аналіз, нейронна мережа, генетичний алгоритм, багатошаровий перцептрон.
Key words: energy efficiency of the industrial enterprise, energy intensity, a priori ranking, correlation and regression analysis, neural network, genetic algorithm, multilayer perceptron
УДК: 338.45, 519.86
UDC: 338.45, 519.86

JEL: 45 C61 M11 Q40

To cite paper
In APA style
Klepikova, S. (2018). Neural networks application in managing the energy efficiency of industrial enterprise. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 7, 127-147. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.127
In MON style
Клепікова С. Застосування нейронних мереж в управлінні енергоефективністю підприємства. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2018. № 7. С. 127-147. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.127 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Klepikova, S. (2018) Zastosuvannia neironnykh merezh v upravlinni enerhoefektyvnistiu pidpryiemstva [Neural networks application in managing the energy efficiency of industrial enterprise]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 7. pp. 127-147. http://doi.org/10.33111/nfmte.2018.127 [in Ukrainian] (accessed 22 Feb 2024).
# 7 / 2018 # 7 / 2018
73
Views
2
Downloads
0
Cited by