Статья

Наименование	Прогнозирование затрат на электроэнергию угледобывающих предприятий в современных условиях
Авторы	Бизянов Е. Е., д. э. н., доц. Гутник А. А., асс.
Раздел	Экономико-математическое моделирование, бизнес-информатика
Год	2019	Выпуск	2	Страницы	34 - 45
УДК	330.4:338.27
Аннотация	Рассмотрена проблема прогнозирования затрат на электроэнергию угледобывающего предприятия. Выявлены основные факторы, влияющие на уровень энергопотребления: горно-геологические, технологические, климатические, случайные (выбросы, горные удары, обрушение выработок). Рассмотрены используемые в настоящее время для прогнозирования методы и математические модели: регрессия, анализ Фурье, вейвлет-анализ, искусственные нейронные сети. Произведено оценивание погрешности для каждого из известных методов. Показано, что в условиях высокой степени неопределенности, характерной для горно-геологических работ, целесообразно для прогнозирования уровня затрат на энергопотребление шахты использовать нечеткие искусственные нейронные сети.
Реферат	Цель. Анализ моделей и методов прогнозирования затрат на электроэнергию угледобывающего предприятия. Формирование рекомендаций по выбору модели или метода для прогнозирования энергопотребления. Методика. Оценка погрешности прогнозирования при использовании регрессии, рядов Фурье, вейвлет-анализа и искусственных нейронных сетей. Построение совмещенных графиков исходных данных и результатов синтеза, произведенных при помощи моделей и методов, перечисленных выше. Результаты. Установлено, что наименьшую погрешность прогнозирования обеспечивают вейвлет-анализ и искусственные нейронные сети. Выявлена необходимость при прогнозировании энергопотребления учитывать дополнительные параметры, которые заданы в лингвистической форме. Предложено для прогнозирования энергопотребления использовать нечеткие искусственные нейронные сети. Научная новизна. Научная новизна заключается в предложении учета дополнительных параметров, влияющих на показатели энергопотребления угледобывающего предприятия, заданных при помощи лингвистических переменных. Для реализации такого учета предложено использовать нечеткую искусственную нейронную сеть. Практическая значимость. Полученные в работе результаты подтверждают необходимость применения аппарата нечеткой логики при прогнозировании энергопотребления на угледобывающем предприятии, а также целесообразность применения вместе с ним искусственных нейронных сетей, что обеспечивает наименьшую величину погрешности при прогнозировании.
Ключевые слова	прогноз, временной ряд, регрессионная модель, ряд Фурье, вейвлет-анализ, искусственная нейронная сеть, нечеткое множество, лингвистическая переменная.
Полный текст