Details

Данная работа посвящена исследованию и разработке эффективных алгоритмов и программного обеспечения для прогнозирования параметров и классификации нештатных ситуаций в работе индивидуальных тепловых пунктов. В исследовании представлен обзор ключевых принципов функционирования индивидуальных тепловых пунктов как распределённой инженерной системы, проведён анализ существующих методов машинного обучения и нейронных сетей. Рассматривается практическая реализация исследуемой задачи на языке программирования Python. В процессе исследования использованы информационные технологии Python, PyTorch, scikit-learn, PostgreSQL.

This work is devoted to the research and development of effective algorithms and software for prediction of parameters and classification of abnormal situations in the operation of individual heating units. The study presents an overview of the key principles of functioning of individual heating units as a distributed engineering system, analyzes the existing methods of machine learning and neural networks. The practical realization of the investigated task in the Python programming language is considered. Information technologies Python, PyTorch, scikit-learn, PostgreSQL were used in the research process.