Подробное описание документа

Корлякова М. О., Лашкевич Д. М.
   Разработка нейросетевой модели для прогнозирования поведения тепловой установки / Корлякова М. О., Лашкевич Д. М. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции (Калуга, 23 - 25 апреля 2024 года) : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2025. - Т. 1. - С. 228-233.

Изучено применение различных методов машинного обучения для прогнозирования поведения газотурбинной установки. Объект исследования представляет собой комплексное техническое сооружение, состоящее из нескольких основных элементов. Экспериментальный стенд функционирует по определенному принципу, который включает в себя работу вентилятора, трубчатого электронагревателя и других компонентов. Рассмотрены нейросетевые модели, включая MLP и Transformer, а также классические методы, такие как LSTM, BI-LSTM и LinReg. Проведен сравнительный анализ эффективности и точности каждого метода на данных о работе газотурбинной установки. Для оптимизации гиперпараметров нейросетевых моделей была использована библиотека Optuna.
Ключевые слова: нейросетевая модель, газотурбинная установка, прогнозирование, MLP, Transformer, LSTM, Optuna