{"title":"应用基于统计神经网络软件包的无尘室能耗监测方法和工具","authors":"Yu. A. Lakhov, A. Fomina, V. M. Balashov","doi":"10.21778/2413-9599-2018-2-76-79","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье предложена система мониторинга процессов энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия производства изделий микроэлектроники. Выполнена классификация базовых технологических операций, осуществляемых в чистых помещениях. Определены основные факторы мониторинга процессов энергопотребления предприятий изготовления микроэлектроники. Проведен сопоставительный анализ различных методик прогнозирования энергопотребления предприятием, специализирующимся на производстве микроэлектроники. Установлено, что системы с нейронными сетями обеспечивают наиболее высокую устойчивость к воздействию внешних и внутренних возмущающих факторов. Предложено решение задачи прогнозирования потребления электроэнергии с использованием программного пакета Statistica Neural Network. Приведены результаты численного моделирования прогнозных и фактических значений энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия изготовления микроэлектроники на основе созданного программного алгоритма.","PeriodicalId":32947,"journal":{"name":"Radiopromyshlennost''","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-06-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"APPLICATION OF THE METHOD AND TOOLS FOR MONITORING THE ENERGY CONSUMPTION OF CLEAN ROOMS BASED ON THE USE OF THE SOFTWARE PACKAGE STATISTICA NEURAL NETWORKS\",\"authors\":\"Yu. A. Lakhov, A. Fomina, V. M. Balashov\",\"doi\":\"10.21778/2413-9599-2018-2-76-79\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"В статье предложена система мониторинга процессов энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия производства изделий микроэлектроники. Выполнена классификация базовых технологических операций, осуществляемых в чистых помещениях. Определены основные факторы мониторинга процессов энергопотребления предприятий изготовления микроэлектроники. Проведен сопоставительный анализ различных методик прогнозирования энергопотребления предприятием, специализирующимся на производстве микроэлектроники. Установлено, что системы с нейронными сетями обеспечивают наиболее высокую устойчивость к воздействию внешних и внутренних возмущающих факторов. Предложено решение задачи прогнозирования потребления электроэнергии с использованием программного пакета Statistica Neural Network. Приведены результаты численного моделирования прогнозных и фактических значений энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия изготовления микроэлектроники на основе созданного программного алгоритма.\",\"PeriodicalId\":32947,\"journal\":{\"name\":\"Radiopromyshlennost''\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-06-26\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Radiopromyshlennost''\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-2-76-79\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Radiopromyshlennost''","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-2-76-79","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
APPLICATION OF THE METHOD AND TOOLS FOR MONITORING THE ENERGY CONSUMPTION OF CLEAN ROOMS BASED ON THE USE OF THE SOFTWARE PACKAGE STATISTICA NEURAL NETWORKS
В статье предложена система мониторинга процессов энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия производства изделий микроэлектроники. Выполнена классификация базовых технологических операций, осуществляемых в чистых помещениях. Определены основные факторы мониторинга процессов энергопотребления предприятий изготовления микроэлектроники. Проведен сопоставительный анализ различных методик прогнозирования энергопотребления предприятием, специализирующимся на производстве микроэлектроники. Установлено, что системы с нейронными сетями обеспечивают наиболее высокую устойчивость к воздействию внешних и внутренних возмущающих факторов. Предложено решение задачи прогнозирования потребления электроэнергии с использованием программного пакета Statistica Neural Network. Приведены результаты численного моделирования прогнозных и фактических значений энергопотребления чистыми помещениями электроинфраструктуры предприятия изготовления микроэлектроники на основе созданного программного алгоритма.