Разработка конфигуратора нейро-нечёткой сети для прогнозирования коэффициента загрузки оборудования

Разработка конфигуратора нейро-нечёткой сети для прогнозирования коэффициента загрузки оборудования

Bibliographic Details
Parent link:Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XIX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2022 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2022
Т. 3 : Математика.— 2022.— [С. 99-101]
Main Author: Ильина C. А.
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа ядерных технологий Отделение экспериментальной физики
Other Authors: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (727)
Summary:Заглавие с экрана
In this article, the creation of network configurator based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been descripted. The proposed network used to predict the load factor of production equipment based on data from sensors (SCADA), operational reports and simulation model. The load factor of production equipment has been predicted with error less than 5%.
Published: 2022
Subjects:
электронный ресурс
труды учёных ТПУ
конфигураторы
нейро-нечеткие сети
прогнозирование
коэффициенты
загрузки
оборудование
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72974
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634718

Similar Items

Similar Items