ISSN 1991-2927
 

АПУ № 1 (55) 2019

Применение адаптивного регрессионного моделирования при описании и прогнозировании технического состояния объекта

УДК 519.246.8

Кувайскова Юлия Евгеньевна, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент, окончила экономико-математический факультет Ульяновского государственного технического университета. Доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет работы в области моделирования и прогнозирования временных рядов. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]Ю.Е. Кувайскова,

Алёшина Анна Александровна, АО «Ульяновское конструкторское бюро приборостроения», кандидат технических наук, окончила экономико-математический факультет УлГТУ. Инженер-программист АО «Ульяновское конструкторское бюро приборостроения». Имеет работы в области моделирования и прогнозирования временных рядов. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]А.А. Алёшина

Применение адаптивного регрессионного моделирования при описании и прогнозировании технического состояния объекта000_5.pdf

Безопасное функционирование технического объекта является важной задачей. Система управления техническим объектом часто включает подсистему мониторинга множества его параметров, и решение по управлению объектом принимается с учетом его технического состояния. Эффективность работы такой подсистемы существенно зависит от точности прогнозирования параметров технического объекта. Поэтому необходимо построение адекватных математических моделей контролируемых параметров объекта с последующим их использованием для прогнозирования состояния объекта и, соответственно, обеспечения эффективных и оперативных управленческих решений. Для решения поставленных задач в статье описываются алгоритмы математического моделирования и прогнозирования технического состояния объекта, основанные на адаптивном регрессионном моделировании, позволяющие повысить точность предсказаний до нескольких раз. Высокоточные результаты прогнозирования состояния объекта используются при принятии решений по управлению объектом. Эффективность предлагаемых алгоритмов исследуется на примере моделирования и прогнозирования технического состояния объекта.

Адаптивное регрессионное моделирование, временной ряд, прогнозирование, технический объект.

© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!