search query: @instructor Vakkilainen, Pertti / total: 13
reference: 6 / 13
Author: | Kärkkäinen, Kari |
Title: | Hermoverkkojen käyttö tulovirtaaman ennustamisessa ja juoksutusten optimoinnissa |
Forescasting inflows and optimizing outflows with neural networks | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 1997 |
Pages: | 63 Language: fin |
Department/School: | Rakennus- ja yhdyskuntatekniikan osasto |
Main subject: | Vesitalous ja vesirakennus (Yhd-12) |
Supervisor: | Vakkilainen, Pertti |
Instructor: | Vakkilainen, Pertti |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto | Archive |
Abstract (fin): | Tämän työn tarkoituksena oli tutkia kuinka hyvin on mahdollista ennustaa tulovirtaamaa ja optimoida juoksutusta hermoverkoilla. Hermoverkko on laskennallinen menetelmä , joka on lähtöisin biologisten hermojärjestelmien ja aivojen tutkimuksesta. Se koostuu kerroksittaisista laskentayksiköistä, neuroneista, ja painollisista kytkennöistä. Hermoverkko luo nämä kytkennät syötteiden ja ulostulojen välille oppimalla esimerkeistä. Tämän jälkeen sen pitäisi olla mahdollista ennustaa ulostulo uudella syöteaineistolla. Ensiksi hermoverkkomallia käytettiin Päijänteen tulovirtaaman ennustamiseen. Hermoverkkomallien ja aikasarjamallien laskemien tuloksien välillä suoritettiin sitten vertailuja. Tuloksien mukaan hermoverkko antoi selvästi parempia ennusteita kuin PAR- ja SARIMA-mallit. Hermoverkon tulokset olivat myös yhtä hyviä kuin kausivaihtelusta puhdistetulla ARMA-mallilla. Niinpä hermoverkot näyttävät olevan käyttökelpoinen menetelmä tulovirtaamien ennustamiseen. Toinen sovellus oli juoksutusten optimointi hermoverkkojen avulla. Optimoinnin tarkoitus oli saada maksimi nettotulo systeemin vuosittaisesta toiminnasta. Tässä tapauksessa tulokset eivät enää olleetkaan niin hyviä. Hermoverkot tarjoavat useita etuja verrattuna perinteisiin menetelmiin. Niillä on kyky kehittää yleistetty ratkaisu ongelmaan esimerkeistä. Yleistämiskyvyn ansiosta niitä voidaan käyttää myös sellaisiin ongelmiin, joita ei ole käytetty niiden opetuksessa ja tuottaa järkevä ratkaisu vaikka opetusaineistossa on virheitä. Nämä tekijät yhdessä tekevät hermoverkoista tehokkaan työkalun mallintamaan ongelmia, missä muuttujien väliset suhteet ovat vaikeasti ymmärrettäviä. Hermoverkot kärsivät kuitenkin myös joistakin heikkouksista: ne eivät pysty tuottamaan ehdottoman tarkkoja tuloksia eikä niille ole olemassa teoriaa, millä ohjata niiden suunnittelua. Toisin sanoen niiden suunnittelu vaatii kokemusta. Kaiken kaikkiaan tulokset olivat melko rohkaisevia. Hermoverkkomalli näyttää varsin lupaavalta tulovirtaaman ennustamiseen. |
ED: | 1997-05-15 |
INSSI record number: 12148
+ add basket
INSSI