A neural model supported by the Evolutionary Algorithm inspired by quantum calculations to determine prices at the Polish Power Exchange Day Ahead Market
PBN-AR
Instytucja
Wydział Nauk Ścisłych (Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
angielski
Czasopismo
ITM Web of Conferences
ISSN
2271-2097
EISSN
Wydawca
DOI
Rok publikacji
2019
Numer zeszytu
art no. 01006
Strony od-do
1-2
Numer tomu
28
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0,10
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 1
Słowa kluczowe
polski
Algorytmy ewolucyjne
Obliczenia kwantowe
Rynek energii elektrycznej
Symulacja komputerowa
Sztuczne sieci neuronowe (ANN)
Towarowa Giełda Energii Elektrycznej
Konferencja
Indeksowana w Scopus
nie
Indeksowana w Web of Science Core Collection
nie
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
Nazwa konferencji
Computer Applications in Electrical Engineering (ZkwE’2019)
Początek konferencji
2019-04-15
Koniec konferencji
2019-04-15
Lokalizacja konferencji
Poznań
Kraj konferencji
PL
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja ostateczna autora
Licencja otwartego dostępu
Creative Commons — Uznanie autorstwa
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Po publikacji
Ilość miesięcy od publikacji
0
Data udostępnienia w sposób otwarty
2019-07-15
Streszczenia
Język
angielski
Treść
The paper contains selected results of research related to the nature and the implementation of the neural model supported by the evolutionary algorithm inspired by quantum calculations for determination of prices at the Polish Power Exchange. Numeric data quoted at the Day Ahead Market in the period of 1st January 2015 to 30th June 2015 were used to train the artificial neural network in the model of the system. Attention was paid to quantization method, dequantization method and the method of quantum calculations. Significant improvement of the neural model supported by the quantum-inspired evolutionary algorithm was obtained compared with the model without quantum inspiration.
Cechy publikacji
original-article
Inne
System-identifier
0273102220294
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych