АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ СПОЖИВАННЯ ЕНЕРГОНОСІЇВ

В статті розглянуто застосування для прогнозування обсягів споживання енергоносіїв статистичних моделей, штучних нейронних мереж, адаптивних нейро-нечітких систем. Показано, що використання штучних нейронних мереж дає можливість моделювати складні залежності між вхідними та вихідними параметрами. Виділено недоліки застосування нейромереж для прогнозування обсягів споживання газу, зокрема, великий обсяг даних для тренування мережі, наявність експертних знань та досвіду у дослідника, висока обчислювальна складність навчання та застосування мережі. Визначено також переваги математичних моделей для прогнозування обсягів споживання газу, що дозволяє отримати більш точні результати, забезпечує можливість урахування експертного досвіду, дозволяє адаптувати модель до змінних умов та встановлювати причинно-наслідкові зв'язки. Обґрунтовано доцільність розроблення автоматизованої системи прогнозування обсягів споживання природного газу на основі комбінованого методу прогнозування, який поєднує детерміновані залежності обсягів споживання від основних вхідних параметрів та застосування нейромережі для опису впливу багатьох випадкових факторів.