Building reusable prediction models for technological data using business intelligence tools
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2016 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2016 Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2016.— [С. 33-35] |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Institution som forfatter: | |
| Andre forfattere: | , |
| Summary: | Заглавие с титульного экрана Большинство предприятий, занятых в сфере добычи нефти и газа, используют автоматизированные системы для мониторинга состояния оборудования. Процесс мониторинга может создавать большие объёмы данных. Поскольку эти данные потенциально могут содержать ценные с точки зрения улучшения технологического процесса знания, требуется их анализ. Ввиду сложности создания и поддержания моделей прогнозирования на основе таких данные, требуется использование методов для создания моделей, которые могут быть использованы повторно. В данной работе предлагается технология, представляющая собой последовательность шагов по созданию переиспользуемых моделей интеллектуального анализа данных нефтегазового оборудования. |
| Sprog: | engelsk |
| Udgivet: |
2016
|
| Fag: | |
| Online adgang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/25951 |
| Format: | Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=618039 |
| Summary: | Заглавие с титульного экрана Большинство предприятий, занятых в сфере добычи нефти и газа, используют автоматизированные системы для мониторинга состояния оборудования. Процесс мониторинга может создавать большие объёмы данных. Поскольку эти данные потенциально могут содержать ценные с точки зрения улучшения технологического процесса знания, требуется их анализ. Ввиду сложности создания и поддержания моделей прогнозирования на основе таких данные, требуется использование методов для создания моделей, которые могут быть использованы повторно. В данной работе предлагается технология, представляющая собой последовательность шагов по созданию переиспользуемых моделей интеллектуального анализа данных нефтегазового оборудования. |
|---|