Hybrid Fuzzy Neural Networks (HFNNs)

В настоящее время наблюдается растущий интерес к гибридным моделям, которые объединяют преимущества различных подходов для решения сложных задач. Одним из таких гибридных подходов является Hybrid Fuzzy Neural Networks (HFNNs), который сочетает возможности нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Исследованию архитектуры, преимуществ и применений HFNNs, а также их потенциалу в решении реальных задач управлению газотранспортной сетью посвящена данная статья.

Газотранспортные системы играют ключевую роль в обеспечении энергетической безопасности и экономической стабильности. Для эффективной работы этих систем необходимо минимизировать физические потери газа, которые могут возникать из-за различных технологических и эксплуатационных факторов. Одним из ключевых факторов, влияющих на расход газа, является давление. Традиционные математические модели часто не могут адекватно отражать сложность системы из-за нелинейности входных факторов и необходимости гибкости в настройках. В таких случаях нечеткая логика становится одним из наиболее эффективных инструментов для повышения эффективности управления. В последние годы наблюдается растущий интерес к гибридным моделям, которые объединяют преимущества различных подходов для решения сложных задач. Одним из таких гибридных подходов являются Hybrid Fuzzy Neural Networks (HFNNs), которые сочетают возможности нечеткой логики и искусственных нейронных сетей.