Детальная информация

Название: Создание цифрового двойника объекта теплоснабжения для системы прогнозирования нештатных и аварийных ситуаций: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.04 «Управление в технических системах» ; образовательная программа 27.03.04_02 «Системы и технические средства автоматизации и управления»
Авторы: Гаврилова Валерия Олеговна
Научный руководитель: Хохловский Владимир Николаевич
Другие авторы: Киселева Людмила Анатольевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: цифровой двойник; прогнозирование временных рядов; линейная регрессия; SARIMA; искусственная нейронная сеть; LSTM; digital twin; time series forecasting; linear regression; artificial neural network
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 27.03.04
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1050
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\7188

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию в области прогнозирования временных рядов для создания цифрового двойника объекта теплоснабжения. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение объекта теплоснабжения. 2. Изучение методов прогнозирования временных рядов. 3. Практическое применений модели линейной регрессии, сезонной авторегрессионный интегрированной скользящей средней модели и искусственной нейронной сети LSTM. 4. Построение цифрового двойника объекта теплоснабжения на основе искусственной нейронной сети. Работа проведена на базе объекта теплоснабжения, где собирались показания с датчиков температуры и давления. Были проведены исследования в области прогнозирования временных рядов и применены методы машинного обучения и глубокого обучения. Для реализации данных методов были написаны программы на языке Python. В результате был проведен анализ трех методов прогнозирования и сделан вывод, что модель LSTM показывает лучшие результате. На основе нейронной сети был построен цифровой двойник объекта теплоснабжения.

This work is devoted to research in the field of time series forecasting for developing a digital twin of a heat supply facility. The research set the following goals: 1. Exploring the heat supply facility. 2. Studying time series forecasting methods. 3. Practical implementation of linear regression, seasonal autoregressive integrated moving average models and artificial neural network LSTM. 4. Building a digital twin of a heat supply facility based on an artificial neural network. The work was performed based on a heat supply facility, where readings from temperature and pressure sensors were collected. Research has been conducted in the field of time series forecasting and machine learning and deep learning methods have been applied. Python programs were written to implement these methods. As a result, three forecasting methods were analysed, and it was concluded that the LSTM model shows the best results. A digital double of the heat supply facility was built based on a neural network.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 16
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика