Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Ключевые слова: technical diagnostics, data processing, forecasting, neural networks, нейронные сети, обработка данных, прогнозирование, техническая диагностика

Аннотация: В статье рассматривается задача выбора технологий анализа данных для прогнозирования параметров технического состояния технологического оборудования. В качестве решения выбраны и реализованы в программной системе автоматически генерируемые нейронные сети. Обсуждаются вопросы выбора исходных данных для построения уточненных прогностических моделей и возможность использования результатов прогнозирования в качестве исходной информации для аналитических моделей более высокого уровня. Приведены результаты численного исследования, показывающие сравнительно высокую эффективность моделей на основе искусственных нейронных сетей. The article deals with the problem of choosing data analysis technologies for predicting the parameters of the technical condition of technological equipment. As a solution, automatically generated neural networks were selected and implemented in the software system. The issues of the choice of initial data for the construction of refined predictive models and the possibility of using the forecasting results as initial information for analytical models of a higher level are discussed. The results of a numerical study are presented, showing the relatively high efficiency of models based on artificial neural networks.

Журнал: Наука и бизнес: пути развития

Выпуск журнала: № 12

Номера страниц: 20-22

ISSN журнала: 22215182

Место издания: Москва

Издатель: Фонд развития науки и культуры

• Бухтояров В.В. (ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК