Узбекистан академия наук республики узбекистан

2-расм. Оддий персептрон (fitnet) архитектураси. 
Каскад турдаги нейрон тармоқнинг оддий персептрондан фарқи унда ҳар кейинги 
қатлам кириш ва олдинги қатламлар билан боғланган бўлади. Бу ерда ҳам унинг 
архитектураси ва параметрларини аниқлаш қайта ҳисоб китоблар орқали аниқланди. Энг 
яхши натижаларни 8 та нейрондан иборат битта яширин қатламга эга тармоқ беради. 
Фаоллаштириш функцияси ва нейрон тармоқни ўқитиш усули оддий персептронга ўхшаш 
(3-расм). 
3-расм. Каскадли нейрон тармоқ (cascade-forward net) архитектураси 
 
3. Моделлаштириш натижалари
ва улар таҳлили. 
Шакиллантирилган СНТларнинг сифатини аниқлаш учун юқорида келтирилган 
барча тўпламлардан (ўқитиш, иккита текшириш ва тасдиқлаш тўплами) фойдаланилади. 
Шакиллантирилган моделларнинг сифатини баҳолаш мезони сифатида ўртача квадратик 
хатолик (MSE, 1-жадвал) ва детерминация коэффициенти (R
2
, 2-жадвал) ҳизмат қилади: 
𝑀𝑆𝐸 =
1
𝑁
∑
(𝑌
𝑖
− 𝑌
𝑚𝑜𝑑,𝑖
)
2
𝑁
𝑖=1
(1) 
𝑅
2
=
1
𝑁
∑
(𝑌
𝑖
−𝑌
𝑚𝑜𝑑,𝑖
)
2
𝑁
𝑖=1
1
𝑁
∑
(𝑌
𝑖
− 
∑
𝑌𝑖
𝑁
𝑖=1
𝑁
)
2
𝑁
𝑖=1
(2) 
бу ерда, 
𝑌
𝑖
- ўртача юкламалар усули асосида ҳисобланган электр энергия техник 
йўқотишларининг ҳақиқий қиймати; 
𝑌
𝑚𝑜𝑑,𝑖
- СНТ ёрдамида олинган электр энергия техник 
йўқотишларининг қиймати. 
Ушбу икки турдаги СНТлар ичидан энг мақбулини танлаш тасдиқлаш тўпламидаги 
ўртача квадратик хатолик ва детерминация коэффициенти бўйича амалга оширилади. 
Электр энергияси техник йўқотишларини баҳолаш натижаларидан кўриниб турибдики, энг 
яҳши натижаларни оддий пертсептрон (fitnet) беради. Ушбу тармоқ бўйича солиштириш 
натижалари 4-расмда келтирилган. 
1-жадвал