ISSN 2311-4908
Язык: ru

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

Архив статей журнала

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ ARIMA ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ (2022)
Выпуск: Т. 9 № 4 (2022)
Авторы: Дюссекенов Джаиль, Тюменцев Евгений Александрович

Для прогнозирования выхода светлых фракций установкой ЭЛОУ-АВТ-6 проведен сравнительный анализ модели рекуррентной нейронной сети и модели авторегрессии ARIMA. Приведено математическое описание этих моделей. Приведена реализация моделей с использованием библиотек Keras и Pmdarima на языке Python. Проведена серия экспериментов, в качестве данных использовались значения температуры куба колонны К-2, расход сырой нефти и расход фракции бензина. Сделан вывод, о превосходстве качества прогноза нейронных сетей над ARIMA

Сохранить в закладках
ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ВИБРОДИАГНОСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ (2024)
Выпуск: Т. 11 № 3 (2024)
Авторы: Болдовская Татьяна Ерофеевна, Берсенев Илья Вадимович

Данная статья нацелена на определение наиболее эффективной модели машинного обучения для кластеризации данных вибродиагностики. Исследование включает анализ различных моделей и методов, таких как k-means, Agglomerative Clustering, TimeSeriesKMeans и CatBoost. Цель состоит в выборе метода, способного наилучшим образом выявить структуру данных и улучшить понимание особенностей вибрационных сигналов. Результаты исследования могут быть полезны для разработки эффективных систем мониторинга и диагностики оборудования, а также для повышения надежности и производительности технических систем.

Сохранить в закладках
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ (2024)
Выпуск: Т. 11 № 2 (2024)
Авторы: Фёдоров Игорь Владимирович, Шамара Никита Олеговичва

В данной статье рассматривается применение нейронных сетей LSTM для прогнозирования потребления электроэнергии. Для обучения и тестирования модели использовались данные о потреблении электроэнергии за несколько лет. Для повышения качества прогнозирования были проведены эксперименты с различными параметрами нейронной сети, такими как число нейронов и глубина истории данных. Результаты показали, что нейронная сеть LSTM обеспечивает высокую точность прогнозирования объемов потребления электроэнергии на основе статистических данных. Эти результаты могут быть полезными для энергетических компаний и государственных органов, занимающихся прогнозированием и планированием энергетических потребностей.

Сохранить в закладках