Maximizando os lucros da indústria de gás a longo prazo em dois minutos no Lotus usando métodos de rede neural

Métodos generalizados que são comumente usados em pesquisas com redes neurais possibilitaram que a Administração de Informações de Energia dos EUA (EIA) resolvesse um problema de otimização da indústria de gás em um computador pessoal, que anteriormente exigiria um computador mainframe devido ao tempo de execução necessário. O modelo resultante foi usado para produzir as previsões oficiais de energia da EIA publicadas em 1988. É demonstrado como a retropropagação pode ser utilizada por modeladores sem treinamento especial em neurocomputação. Aplicações anteriores de retropropagação para modelagem e para problemas da EIA são revisadas, que antecedem as aplicações práticas a redes neurais. Por fim, as relações entre retropropagação, o modelo atual da EIA e questões econômicas relacionadas à modelagem e à indústria de gás são discutidas. Entre essas questões estão a otimização sujeita a restrições, e competição e eficiência no fornecimento de gás. Também é mostrado como formulações mais recentes de retropropagação são um caso especial da formulação proposta.