Методы прогнозирования состояния технических объектов на основе искусственного интеллекта

Категория: техника
Авторы (ПГУ): Берестень Михаил Петрович [50]  , Годунова Маргарита Алексеевна [50]  
Аннотация: Актуальность и цели. Традиционные методы диагностики состояния технических объектов имеют ряд ограничений, связанных с низкой гибкостью и точностью прогнозирования, особенно в условиях сложных взаимосвязанных систем. Цель настоящей работы состояла в изучении потенциала методов машинного обучения для прогнозирования состояния сложных технических объектов. Материалы и методы. Был проведен сравнительный анализ традиционных подходов и новейших алгоритмов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, случайные леса и нейронные сети. Результаты. Проведённые испытания продемонстрировали значительное повышение точности прогнозирования деградационных изменений при применении методов машинного обучения, особенно нейронных сетей, способных эффективно анализировать многомерные данные и нелинейные зависимости. Выводы. Исследование подтвердило практическую целесообразность внедрения интеллектуальных методов прогнозирования состояний сложных технических объектов. Показано, что оптимальным решением является комбинация нескольких подходов, учитывающая доступность вычислительных ресурсов и конкретные условия эксплуатации объекта.
Тип: Статья
Вид: электронная копия бумажного издания
Количество частей: 1
Год издания: 2025
Издательство: Пензенский государственный университет (Пенза)
Где опубликовано: Сборник трудов конференции
Место опубликования: Издательство ПГУ
Индексация: РИНЦ
Целевая аудитория: Исследователь
Целевое назначение: Научное
Лицензия: Нет ограничений
Ограничения: Нет ограничений
Правообладатель: Берестень М.П.
ISSN: 2220-6418
УДК: 618
Библиографическая ссылка: МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Берестень М.П., Годунова М.А. Труды международного симпозиума "Надежность и качество". 2025. Т. 2. С. 390-394.
Страницы (с ... по ...): 390-394
Внешняя веб-ссылка: https://elibrary.ru/item.asp?id=82607947
Язык: Русский
Место хранения:ПГУ, вне электронной библиотеки
Дата размещения:11.11.2025
Владелец:Берестень Михаил Петрович
Ссылка на ресурс:
http://elib.pnzgu.ru/library/1762852739
Формат: Не указан