DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.4.14

Система прогнозування витрат на комунальні послуги на основі нейронної мережі

Svitlana Krepych, Iryna Spivak

Анотація


Робота присвячена проблемі надмірної витрати коштів громадян на оплату комунальних послуг, особливо у зимовий період, коли вказані витрати можуть становити понад 25% бюджету сім’ї. Питання можливості економії хоча б частини вказаних витрат шляхом моніторингу їх можливої величини та зменшення цього показника на сьогодні постає актуальною задачею. Звідси розробка програмної системи прогнозування витрат на комунальні послуги є актуальним практичним завданням. Для рішення цього завдання авторами пропонується використання нейронної мережі, адже її доцільно застосовувати в ситуаціях, коли є наперед визначена відома інформація і на її основі користувачеві необхідно отримати прогнозовану нову інформацію. Метод прогнозування витрат на комунальні послуги базований на використанні нейронної мережі приймає на вхід дані користувачів про витрати на послуги введені вручну або отримані із системи EPS, що є зручним, адже можна одразу отримати великий набір вхідних даних для більш точнішого прогнозування майбутніх витрат. Ще одним типом вхідних даних є дані отримані із сайтів прогнозу погоди для визначення прогнозних показників для коректного навчання мережі. На вказаних даних мережа навчається та будує для кожного користувача окрему модель прогнозування витрат на комунальні послуги. Враховуючи, що внесені користувачами у систему дані про витрати на комунальні послуги кожного місяця можуть не співпадати по даті, то для врахування цієї неточності пропонується вхідні дані для прогнозування подавати у вигляді інтервального коридору значень, що містить мінімальну та максимальну межу прогнозу. Розроблена програмна система та, відповідно, метод прогнозування витрат на комунальні послуги було апробовано на прикладі реального користувача системи EPS.


Ключові слова


комунальні послуги; система прогнозування витрат; нейронна мережа; інтервальні дані; точність оцінювання

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


(2017), Communal Genocide 2016/17, available to: https://bastion.tv/komunalnij-genocid-201617_n15658

Krepych, S.Ya., Spivak, I.Ya. and Kapush, M.V. (2018), “System of forecasting the cost of utilities using neural networks”, Proceedings of the seminar Computer System and Information Technologies CSIT’2018, June 2, 2018, Ternopil, pp. 37-38.

(2019), Utility payments: how Ukrainian expenditures on utilities have changed over the last 15 years, available to:: https://www.slovoidilo.ua/2019/12/16/infografika/suspilstvo/platezhi-komunalku-yak-zminyuvalysya-vytraty-ukrayincziv-komunalni-posluhy-ostanni-15-rokiv

(2020), How neural networks work: about a complex system in simple words, available to: https://robo-hunter.com/news/kak-rabotayt-neironnie-seti-o-slojnoi-sisteme-prostimi-slovami14200

Bobalo, Y., Dyvak, M., Krepych, S. and Stakhiv, P. (2014), “Evaluation of functional device suitability considering both random technological deviations of its parameters from their nominal values and the process of components’ aging”, Przegland Elektrotechniczny, Warszawa, Poland, 90(4), pp. 224-228.

Krepych, S., Stakhiv, P. and Spivak, I. (2013), “Analysis of the tolerance area parameters REC based on technological area scattering”, 12th International Conference: The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics, CADSM’2013, pp.179-180.

Krepych, S., Spivak, I., Spivak, S. and Krepych, R. (2019), “Modelling of the Process of the Small Hydroelectric Power Station on the Basis of Interval Input and Output Data Analysis”, 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2019, pp.44-47.

(2020), Weather forecast, available to: https://meteo.ua/




Copyright (c) 2021 Svitlana Krepych, Iryna Spivak