Palun kasuta seda identifikaatorit viitamiseks ja linkimiseks:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46137
Pealkiri: | A multivariate method of forecasting the nonlinear dynamics of production network based on multilayer neural models |
Teised pealkirjad: | Багатоваріаційний метод прогнозування нелінійної динаміки виробничої мережі на основі багатошарових нейронних моделей |
Autor: | Марценюк, Василь Петрович Кіт, Наталія Василівна Martsenyuk, Vasyl Kit, Nataliia |
Affiliation: | Університет в Бельсько Бяла, Бельсько Бяла, Польща Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Тернопіль, Україна University of Bielsko-Biala, Bielsko-Biala, Poland Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine |
Bibliographic description (Ukraine): | Martsenyuk V. A multivariate method of forecasting the nonlinear dynamics of production network based on multilayer neural models / Vasyl Martsenyuk, Nataliia Kit // Scientific Journal of TNTU. — Tern : TNTU, 2024. — Vol 114. — No 2. — P. 39–50. |
Bibliographic description (International): | Martsenyuk V., Kit N. (2024) A multivariate method of forecasting the nonlinear dynamics of production network based on multilayer neural models. Scientific Journal of TNTU (Tern), vol. 114, no 2, pp. 39-50. |
Is part of: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 2 (114), 2024 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 2 (114), 2024 |
Journal/Collection: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Issue: | 2 |
Volume: | 114 |
Ilmumisaasta: | 19-juu-2024 |
Submitted date: | 13-vee-2024 |
Date of entry: | 23-juu-2024 |
Kirjastaja: | ТНТУ TNTU |
Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.02.039 |
UDC: | 004.8 |
Märksõnad: | проектування виробничих мереж решітчаста модель якісний аналіз багатоваріаційний метод прогнозування багатошарові нейронні моделі Design of production networks lattice model qualitative analysis multivariate forecasting method multilayer neural models |
Number of pages: | 12 |
Page range: | 39-50 |
Start page: | 39 |
End page: | 50 |
Kokkuvõte: | Розглянуто проектування виробничої мережі на основі багатошарових нейронних моделей. Проектування виробничої мережі має вирішальне значення, оскільки визначає оптимальне розміщення виробничих і логістичних потужностей, впливає на ефективність витрат, рівень обслуговування клієнтів та загальну конкурентоспроможність на світовому ринку. Багатошарові нейронні мережі відіграють важливу роль у цьому процесі, використовуючи передові алгоритми, моделі машинного навчання та методи оптимізації для аналізу величезної кількості даних. Зосереджено увагу на якісному аналізі динамічної поведінки, динамічної решітчастої моделі. Модель включає константи швидкості та початкові умови, що впливають на траєкторії моделі, які можна класифікувати як стабільний вузол, граничний цикл або хаотичний атрактор. Проблему якісної поведінки моделі прагнемо вирішити як проблему багатошарових нейронних моделей. Для побудови навчального набору даних використано багатоваріаційний метод прогнозування нелінійної динаміки. Проаналізовано та проведено порівняння нейромереж, які задані відповідними архітектурами, з лінійними та нелінійними виходами. В результаті аналізу виявлено, що архітектури з лінійними виходами демонструють кращу відповідність між очікуваними та прогнозованими значеннями. Архітектури з нелінійними виходами, незважаючи на свою складність, проявляють меншу точність та більше відхилення порівняно з лінійними. Найкращу точність показує одношарова архітектура з лінійними виходами, хоча двошарова архітектура з лінійними виходами має найменшу середньоквадратичну похибку. Архітектури з нелінійними виходами характеризуються швидшим часом навчання, але й поганою точністю, в той час як архітектури з лінійними виходами вимагають більше часу для навчання, але мають менші похибки. Отримані результати вказують на важливість вибору правильної архітектури нейронної мережі залежно від поставлених завдань та вимог до точності та часу навчання моделі Design of production network based on multilayer neural models is considered in this paper. Design of production network is crucial because it determines the optimal location of production and logistics facilities, affects cost efficiency, customer service level and overall competitiveness in the global market. Multi-layer neural networks play an important role in this process, using advanced algorithms, machine learning models and optimization techniques to analyze huge amounts of data. Special attention is focused on qualitative analysis of dynamic behavior, dynamic lattice model. The model includes rate constants and initial conditions affecting the model trajectories, which can be classified as a stable site, limit cycle, or chaotic attractor. We aim to solve the problem of qualitative behavior of the model as a problem of multilayer neural models. A multivariate method of predicting nonlinear dynamics was used to construct the training data set. Neural networks defined by regenerative architectures with linear and non-linear outputs were analyzed and compared. As a result of the analysis, it was found that architectures with linear outputs show better correspondence between expected and predicted values. Architectures with non-linear outputs, despite their complexity, exhibit less accuracy and more deviation compared to linear ones. The single-layer architecture with linear outputs shows the best accuracy, although the two-layer architecture with linear outputs has the lowest rms error. Architectures with non-linear outputs have faster training times but poor accuracy, while architectures with linear outputs require more training time but have lower errors. The results obtained in the work indicate the importance of choosing the right architecture of the neural network depending on the tasks and requirements for accuracy and training time of the model |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/46137 |
ISSN: | 2522-4433 |
Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
URL for reference material: | https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.244 https://doi.org/10.1016/j.procir.2013.05.007 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.08.040 https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.381 https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2022.04.003 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.080 https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.05.022 https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107811 https://doi.org/10.1016/B978-0-323-96020-5.00088-1 https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.11.014 https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.220 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2915946 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0082593 https://doi.org/10.1109/ICCAS.2016.7832365 https://doi.org/10.1109/IDAACS.2015.7341391 |
References (Ukraine): | 1. Jelena Milisavljevic-Syed, Janet K. Allen, Sesh Commuri, Farrokh Mistree, Design of networked manufacturing systems for Industry 4.0, Procedia CIRP, vol. 81, 2019, рр. 1016–1021. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.244 2. Mourtzis D., Doukas M., Psarommatis F., Manufacturing Network Design for Mass Customisation using a Genetic Algorithm and an Intelligent Search Method, Procedia CIRP, vol. 7, 2013, pp. 37–42 https://doi.org/10.1016/j.procir.2013.05.007 3. Weipeng Cao, Xizhao Wang, Zhong Ming, Jinzhu Gao,A review on neural networks with random weights, Neurocomputing, Volume 275, 2018, pp. 278–287, ISSN 0925-2312. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.08.040 4. Tomasz Dudek, Tygran Dzhuguryan, Justyna Lemke, Sustainable production network design for city multi-floor manufacturing cluster, Procedia Computer Science, vol. 159, 2019, pp. 2081–2090. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.381 5. Xiaona Song, Peng Sun, Shuai Song, Vladimir Stojanovic,Event-driven NN adaptive fixed-time control for nonlinear systems with guaranteed performance, Journal of the Franklin Institute, vol. 359, issue 9, 2022, , pp. 4138–4159, ISSN 0016-0032. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2022.04.003 6. Fei Han, Jing Jiang, Qing-Hua Ling, Ben-Yue Su, A survey on metaheuristic optimization for random single-hidden layer feedforward neural network, Neurocomputing, vol. 335, 2019, pp, 261–273, ISSN 0925-2312. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.080 7. Cristiana L. Lara, David E. Bernal, Can Li, Ignacio E. Grossmann, Global optimization algorithm for multi-period design and planning of centralized and distributed manufacturing networks, Computers & Chemical Engineering, vol. 127, 2019, рр. 295–310. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.05.022 8. Jiya Yu, Jiye Zhang, Aijing Shu, Yujie Chen, Jianneng Chen, Yongjie Yang, Wei Tang, Yanchao Zhang,Study of convolutional neural network-based semantic segmentation methods on edge intelligence devices for field agricultural robot navigation line extraction, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 209, 2023, 107811, ISSN 0168-1699. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107811 9. Ahmed Temtam, Abdraouf Abusoua, Khaled Benyounis, Abdalmonem Tamtam,Use of neural networks and artificial intelligence tools for modeling, characterization, and predicting in material engineering, Reference Module in Materials Science and Materials Engineering, Elsevier, 2023, ISBN 9780128035818. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-96020-5.00088-1 10. Yohanes Kristianto, Angappa Gunasekaran, Petri Helo, Maqsood Sandhu, A decision support system for integrating manufacturing and product design into the reconfiguration of the supply chain networks, Decision Support Systems, vol. 52, iss. 4, 2012, pp. 790–801. https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.11.014 11. Alexandra Birkmaier, Bernhard Oberegger, Andreas Felsberger, Gerald Reiner, Wilfried Sihn, Towards a robust digital production and logistics network by implementing flexibility measures, Procedia CIRP, vol. 104, 2021, pp. 1310–1315. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.220 12. Martsenyuk V. and Klos-Witkowska A. “Computation Model of Cyber-Physical Immunosensor System”, in IEEE Access, vol. 7, pp. 62325–62337, 2019. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2915946 13. Koch Y., Wolf T., Sorger P., Eils R., Brors B. Decision-tree based model analysis for efficient identification of parameter relations leading to different signaling states (2013) PLoS ONE, 8 (12), art. no. e82593. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0082593 14. Martsenyuk V., Warwas K., Augustynek K., Klos-Witkowska A., Karpinskyi V., Klymuk N., Mayhruk Z. On multivariate method of qualitative analysis of Hodgkin-Huxley model with decision tree induction (2016) International Conference on Control, Automation and Systems, 0, art. no. 7832365, pp. 489–494. https://doi.org/10.1109/ICCAS.2016.7832365 15. Lyapandra A. S., Martsenyuk V. P., Gvozdetska I. S., Szklarczyk R., Rajba S. A. Qualitative analysis of compartmental dynamic system using decision-tree induction (2015) Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS 2015, 2, art. no. 7341391, pp. 688–692. https://doi.org/10.1109/IDAACS.2015.7341391 |
References (International): | 1. Jelena Milisavljevic-Syed, Janet K. Allen, Sesh Commuri, Farrokh Mistree, Design of networked manufacturing systems for Industry 4.0, Procedia CIRP, vol. 81, 2019, rr. 1016–1021. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.244 2. Mourtzis D., Doukas M., Psarommatis F., Manufacturing Network Design for Mass Customisation using a Genetic Algorithm and an Intelligent Search Method, Procedia CIRP, vol. 7, 2013, pp. 37–42 https://doi.org/10.1016/j.procir.2013.05.007 3. Weipeng Cao, Xizhao Wang, Zhong Ming, Jinzhu Gao,A review on neural networks with random weights, Neurocomputing, Volume 275, 2018, pp. 278–287, ISSN 0925-2312. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.08.040 4. Tomasz Dudek, Tygran Dzhuguryan, Justyna Lemke, Sustainable production network design for city multi-floor manufacturing cluster, Procedia Computer Science, vol. 159, 2019, pp. 2081–2090. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.381 5. Xiaona Song, Peng Sun, Shuai Song, Vladimir Stojanovic,Event-driven NN adaptive fixed-time control for nonlinear systems with guaranteed performance, Journal of the Franklin Institute, vol. 359, issue 9, 2022, , pp. 4138–4159, ISSN 0016-0032. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2022.04.003 6. Fei Han, Jing Jiang, Qing-Hua Ling, Ben-Yue Su, A survey on metaheuristic optimization for random single-hidden layer feedforward neural network, Neurocomputing, vol. 335, 2019, pp, 261–273, ISSN 0925-2312. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.080 7. Cristiana L. Lara, David E. Bernal, Can Li, Ignacio E. Grossmann, Global optimization algorithm for multi-period design and planning of centralized and distributed manufacturing networks, Computers & Chemical Engineering, vol. 127, 2019, rr. 295–310. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.05.022 8. Jiya Yu, Jiye Zhang, Aijing Shu, Yujie Chen, Jianneng Chen, Yongjie Yang, Wei Tang, Yanchao Zhang,Study of convolutional neural network-based semantic segmentation methods on edge intelligence devices for field agricultural robot navigation line extraction, Computers and Electronics in Agriculture, vol. 209, 2023, 107811, ISSN 0168-1699. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107811 9. Ahmed Temtam, Abdraouf Abusoua, Khaled Benyounis, Abdalmonem Tamtam,Use of neural networks and artificial intelligence tools for modeling, characterization, and predicting in material engineering, Reference Module in Materials Science and Materials Engineering, Elsevier, 2023, ISBN 9780128035818. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-96020-5.00088-1 10. Yohanes Kristianto, Angappa Gunasekaran, Petri Helo, Maqsood Sandhu, A decision support system for integrating manufacturing and product design into the reconfiguration of the supply chain networks, Decision Support Systems, vol. 52, iss. 4, 2012, pp. 790–801. https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.11.014 11. Alexandra Birkmaier, Bernhard Oberegger, Andreas Felsberger, Gerald Reiner, Wilfried Sihn, Towards a robust digital production and logistics network by implementing flexibility measures, Procedia CIRP, vol. 104, 2021, pp. 1310–1315. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.220 12. Martsenyuk V. and Klos-Witkowska A. "Computation Model of Cyber-Physical Immunosensor System", in IEEE Access, vol. 7, pp. 62325–62337, 2019. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2915946 13. Koch Y., Wolf T., Sorger P., Eils R., Brors B. Decision-tree based model analysis for efficient identification of parameter relations leading to different signaling states (2013) PLoS ONE, 8 (12), art. no. e82593. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0082593 14. Martsenyuk V., Warwas K., Augustynek K., Klos-Witkowska A., Karpinskyi V., Klymuk N., Mayhruk Z. On multivariate method of qualitative analysis of Hodgkin-Huxley model with decision tree induction (2016) International Conference on Control, Automation and Systems, 0, art. no. 7832365, pp. 489–494. https://doi.org/10.1109/ICCAS.2016.7832365 15. Lyapandra A. S., Martsenyuk V. P., Gvozdetska I. S., Szklarczyk R., Rajba S. A. Qualitative analysis of compartmental dynamic system using decision-tree induction (2015) Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS 2015, 2, art. no. 7341391, pp. 688–692. https://doi.org/10.1109/IDAACS.2015.7341391 |
Content type: | Article |
Asub kollektsiooni(de)s: | Вісник ТНТУ, 2024, № 2 (114) |
Failid selles objektis:
Fail | Kirjeldus | Suurus | Formaat | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2024v114n2_Martsenyuk_V-A_multivariate_method_39-50.pdf | 2,44 MB | Adobe PDF | Vaata/Ava | |
TNTUSJ_2024v114n2_Martsenyuk_V-A_multivariate_method_39-50.djvu | 800,21 kB | DjVu | Vaata/Ava | |
TNTUSJ_2024v114n2_Martsenyuk_V-A_multivariate_method_39-50__COVER.png | 1,28 MB | image/png | Vaata/Ava |
Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.