Остапченко, К. Б.Троценко, Владислав Вікторович2020-02-202020-02-202019-12Троценко, В. В. Нейросіткове моделювання вибору моделей прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної системи : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Троценко Владислав Вікторович. – Київ, 2019. – 94 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31819Об’єктом дослідження є ринок електричної енергії як складна організаційно-технічна система. Предметом дослідження є прогнозування стану суб’єктів складної організаційно-технічної. Метою роботи є підвищення рівня точності формування тарифів на електричну енергію за рахунок прогнозування стану суб’єктів ринку на базі нейросіткового вибору моделей їх функціонування. У ході роботи проаналізовано об’єкт дослідження та виявлено характерні особливості суб’єктів ринку електроенергії як складної ОТС. Проведено аргументований вибір моделі прогнозування для реалізації процесів формування тарифів на електричну енергію на основі аналізу поведінки суб’єктів ОТС. Розроблено алгоритм тренування нейронної моделі та визначено показники оцінки рівня її ефективності. Проведено експериментальне дослідження запропонованої нейронної моделі прогнозування стану суб’єктів ОТС для визначення можливості її практичного застосування. Магістерська дисертація: 96 с., 30 рис., 24 табл., 2 додатки та 23 посилання. Ключові слова: організаційно-технічна система, нейронна сітка, прогнозування стану, ринок електричної енергії.ukорганізаційно-технічна системанейронна сіткапрогнозування стануринок електричної енергіїorganizational and technical systemneural networkstate forecastingelectricity marketMaster Thesis94 c.004.89:65.011.56