Forecasting of the daily demand for natural gas in rural households using the methods of artificial intelligence. Part II. Forecasting using fuzzy logic

In this paper, two fuzzy Takagi-Sugeno models were built to describe daily gas consumption of rural households using the Gaussian and trapezoidal membership function. It was found that the predictive values of both models are similar and satis-factory (MAPE 5.3-5.5%) and slightly better than in the case of the model of neural network when the BFGS algorithm was used for training, as shown in the first section of the study.

W pracy przedstawiono zbudowane dwa rozmyte modele typu Takagi-Sugeno opisujące dobowe zużycie gazu przez wiejskie gospodarstwa domowe, wykorzystując gaussowską i trapezoidalną funkcję przynależności. Stwierdzono, że wartość predykcyjna obydwu modeli jest podobna oraz zadowalająca (MAPE rzędu 5,3-5,5%) i nieznacznie lepsza od modelu neuronowe-go, gdy do uczenia sieci zastosowano algorytm BFGS, a który przedstawiono w części I opracowania.