Реализован метод анализа временных рядов основных параметров объектов диагностики металлургического предприятия, основанный на нейросетевом прогнозировании состояния этих объектов. Описана и обоснована структура нейронной сети для прогнозирования изменения основных параметров передвижных миксеров на металлургическом производстве. Проведенное сравнение различных методов для прогнозирования состояния передвижных миксеров показало лучшую эффективность при нейросетевом прогнозировании.Реалізовано підхід до аналізу часових рядів основних параметрів об'єктів діагностики металургійного підприємства, заснований на нейромережному прогнозуванні стану цих об'єктів. Описано та обгрунтовано структуру нейронної мережі для прогнозування зміни основних параметрів рухомих міксерів на металургійному виробництві. Проведено порівняння різних методів для прогнозування стану рухомих міксерів, що показало кращу ефективність прогнозування за нейромережевого прогнозування.Diagnostic object basic parameters time series analysis method of metallurgical enterprises realized and based on neural network prediction of this objects. The neural network structure for basic parameters of the moving mixers condition prediction has been described. Different methods comparison proved better efficacy prediction in case of neural network forecast background.

  Повний текст PDF - 450.934 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"