Публикации автора

Целью является проведение исследований в области прогнозирования выработки солнечных электростанций. В качестве объекта исследования предложена ансамблевая нейросетевая прогнозная модель ADWM на основе взвешенных нейронных сетей: сети долгой краткосрочной памяти LSTM, рекуррентной нейронной сети RNN и полносвязной нейронной сети DNN. При этом для поиска оптимальных весов использован метод безусловной оптимизации Нелдера-Мида для получения лучшей предсказательной эффективности прогнозной модели. С целью валидации предложенной прогнозной модели использованы реальные данные о выработке солнечных электростанций на основе фотоэлектрических панелей и метеорологические данные из Австралии за период – один год. Для имитации условий неустойчивой низкой инсоляции использована аугментация данных, добавление шума к набору данных. Анализ прогнозных моделей на реальных временных рядах показал, что в разные сезоны как данные выработки, так и наиболее значимые признаки существенно различаются. Установлено, что точность прогнозирования разных нейросетевых моделей в различные сезоны может существенно варьироваться. Результаты прогнозирования показывают, что предложенная комплексная модель имеет более высокую точность прогнозирования, чем отдельные модели в экстремальных погодных условиях. Для проверки надежности предложенной модели использовано скользящее окно для извлечения доверительного интервала и метод Bootstrap для расчета доверительного интервала. Таким образом, экспериментальным путем установлено, что точность и надежность прогнозирования комплексированной прогнозной нейросетевой модели ADWM выше, чем у традиционных нейросетевых моделей. Проведенные исследования позволят более эффективно использовать углеродно-нейтральные источники фотоэлектрической энергии и планировать работу энергосистем с распределенной генерацией.

Статья раскрывает суть информационного подхода в интерпретации сознания в контексте взаимосвязи интеллекта и психофизиологии организма, с одной стороны, и взаимосвязи «естественного » и «искусственного» интеллекта, - с другой. В статье представлен критический анализ теорий и подходов на концептуальной базе исследований Д. И. Дубровского. Информационный подход рассматривается авторами статьи как наиболее методологически оправданный и продуктивный в исследовании проблемы сознания, поскольку именно благодаря полученной информации разнообразные материальные системы изменяют характер своего поведения, что при определенных условиях можно считать сознательным актом. Материальные системы, способные к сохранению и передаче информационного взаимодействия, возникают как в ходе естественной эволюции в живой природе, так и искусственно создаются человеком. Таким образом, в плане генетических предпосылок сознания информация и информационное взаимодействие можно рассматривать как атрибутивное свойство сущего.

Исследуется теория линейных и нелинейных нечетких интегральных уравнений Вольтерра с кусочно-непрерывными ядрами. Проблема решается с использованием метода последовательных приближений. Рассмотрены вопросы существования и единственности решений для нечетких интегральных уравнений Вольтерра с кусочными ядрами. Численные результаты получены путем применения метода последовательных приближений как к линейным, так и нелинейным интегральным уравнениям Вольтерра с кусочно-непрерывными ядрами. Построены графики для анализа ошибок с целью иллюстрации точности метода. Кроме того, представлено сравнительное исследование, где используются графики приближенных решений для различных значений нечетких параметров. Чтобы подчеркнуть эффективность и значимость метода последовательных приближений, проводится сравнение с традиционной техникой гомотопического анализа. Результаты показывают, что метод последовательных приближений превосходит метод гомотопического анализа по точности и эффективности.