Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ГТУ. ЧАСТЬ 3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
AU - Блинов, Виталий Леонидович
AU - Дерябин, Глеб Алексеевич
PY - 2024
Y1 - 2024
N2 - Рассмотрен способ оценки коэффициента технического состояния газотурбинной установки для транспортировки природного газа методами машинного обучения. В качестве исходных данных использованы архивные газодинамические параметры, записанные системой автоматического управления установки. Исходный набор данных создавали способом определения мощности по изменению энтальпии природного газа до и после нагнетателя. Программный комплекс реализован в Python, для моделей машинного обучения использовали библиотеку Scikit-learn. В качестве критерия качества прогноза выбрана средняя абсолютная ошибка в процентах. Качество прогноза моделей машинного обучения оценивали при разных наборах параметров-признаков и объемах выборок. Даны рекомендации по использованию моделей.
AB - Рассмотрен способ оценки коэффициента технического состояния газотурбинной установки для транспортировки природного газа методами машинного обучения. В качестве исходных данных использованы архивные газодинамические параметры, записанные системой автоматического управления установки. Исходный набор данных создавали способом определения мощности по изменению энтальпии природного газа до и после нагнетателя. Программный комплекс реализован в Python, для моделей машинного обучения использовали библиотеку Scikit-learn. В качестве критерия качества прогноза выбрана средняя абсолютная ошибка в процентах. Качество прогноза моделей машинного обучения оценивали при разных наборах параметров-признаков и объемах выборок. Даны рекомендации по использованию моделей.
UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=61098724
U2 - 10.36652/0042-4633-2024-103-2-97-104
DO - 10.36652/0042-4633-2024-103-2-97-104
M3 - Статья
VL - 103
SP - 97
EP - 104
JO - Вестник машиностроения
JF - Вестник машиностроения
SN - 0042-4633
IS - 2
ER -
ID: 54376181