Результаты исследований: Книга/отчет › Учебное издание › Рецензирование
Результаты исследований: Книга/отчет › Учебное издание › Рецензирование
}
TY - BOOK
T1 - Анализ эксплуатационных данных ГТУ с помощью методов машинного обучения
T2 - учебное пособие
AU - Блинов, Виталий Леонидович
AU - Дерябин, Глеб Алексеевич
A2 - Блинов, Виталий Леонидович
A2 - Ямалтдинов, Артем Альбертович
N1 - Рекомендовано методическим советом Уральского федерального университета для студентов вуза, обучающихся по направлениям подготовки 13.03.03 и 13.04.03 — Энергетическое машиностроение
PY - 2023
Y1 - 2023
N2 - Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 13.03.03 и 13.04.03; может быть использовано слушателями системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов газотранспортных предприятий и энергокомплекса. В нем рассмотрены термогазодинамические данные работы приводных газотурбинных установок в составе газоперекачивающих агрегатов, описаны некоторые особенности их записи и хранения для последующего использования при параметрической диагностике состояния оборудования, приведены подходы к оценке и прогнозированию технического состояния газотурбинных установок. Особое внимание уделено применению машинного обучения при анализе больших данных в эксплуатации, описаны основные понятия и модели машинного обучения, порядок проведения анализа, представлен пример реализации алгоритма такого анализа в программной среде Python.
AB - Пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 13.03.03 и 13.04.03; может быть использовано слушателями системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов газотранспортных предприятий и энергокомплекса. В нем рассмотрены термогазодинамические данные работы приводных газотурбинных установок в составе газоперекачивающих агрегатов, описаны некоторые особенности их записи и хранения для последующего использования при параметрической диагностике состояния оборудования, приведены подходы к оценке и прогнозированию технического состояния газотурбинных установок. Особое внимание уделено применению машинного обучения при анализе больших данных в эксплуатации, описаны основные понятия и модели машинного обучения, порядок проведения анализа, представлен пример реализации алгоритма такого анализа в программной среде Python.
UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=52693917
M3 - Учебное издание
SN - 978-5-7996-3617-3
BT - Анализ эксплуатационных данных ГТУ с помощью методов машинного обучения
PB - Издательство Уральского университета
CY - Екатеринбург
ER -
ID: 38249189