ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРИ ПОСТРОЕНИИ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ОБЪЕМА ВЫПУСКА КОНЕЧНОГО ПРОДУКТА НА ХИМИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ (500,00 руб.)

Первый автор	Кочуева
Авторы	Никитин К.М., Верхоломов А.В., Монахов А.А.
Страниц	8

ID	910849
Аннотация	Статья посвящена исследованию особенностей построения моделей на основе методов машинного обучения для прогнозирования выхода конечного продукта при промышленном производстве азотной кислоты. Предлагаемый подход может быть применен для построения моделей, основанных на собранном объеме реальных данных, для различных производственных процессов. Проведение активного эксперимента в производственных условиях для идентификации таких моделей не требуется, что позволяет получить значительный экономический эффект. При построении моделей на основе алгоритмов машинного обучения учитываются особенности конфигурации оборудования на конкретном предприятии, определяется время реакции системы на управляющие воздействия. Авторами предлагается процедура определения временного интервала между изменением входных параметров и соответствующей реакцией целевой переменной. Процедура основана на применении Lasso- регрессии, ее результат подтверждается анализом важности признаков при построении модели с помощью алгоритма Random Forest

ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРИ ПОСТРОЕНИИ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ОБЪЕМА ВЫПУСКА КОНЕЧНОГО ПРОДУКТА НА ХИМИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ / О.Н. Кочуева [и др.] // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2024 .— №11 .— С. 75-82 .— URL: https://rucont.ru/efd/910849 (дата обращения: 04.04.2025)