В статье рассматривается проблема эффективного прогнозирования потребления электроэнергии для множества объектов, в автоматическом режиме. Предлагается подход к автоматизации процесса прогнозирования основанный на CRISP-DM. Рассматриваются методы вычислительного интеллекта для предварительной обработки данных заполнение пропусков и идентификация выбросов, методы построения и настройки моделей прогнозирования. В качестве вычислительного базиса используются коннективистские модели на основе нейронных сетей и конструктивных нейронных сетей. Показана архитектура системы, реализующая механизмы вычислительного интеллекта и представлены результаты испытания.
потребление электроэнергии, вычислительный интеллект, идентификация выбросов, коннективистские модели