Дослідження нейронних мереж для прогнозування матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості.

No Thumbnail Available

Date

2024

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

СНУ ім. В. Даля

Abstract

У статті досліджено можливості використання нейронних мереж для прогнозування та зведення матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості та принципи їх побудови. Зазначено, що прогнозування та зведення матеріальних балансів в даний час є однією з основних областей дослідження у нафтопереробній промисловості, як такі, що відіграють вирішальну роль при ціноутворенні на продукцію в умовах реформування ринку. Точність прогнозу суттєво впливає на економічність завантаження генеруючого обладнання та вартість електроенергії. Недооцінка навантаження може призвести до зниження резервів, а завищення – до необґрунтованого збільшення обертового резерву та ціни на електроенергію. Розглянуті переваги використання нейронних мереж для прогнозування матеріальних балансів в нафтопереробній промисловості. Запропонована архітектура нейронної мережі. Розглянуті можливі варіанти активаційних функцій нейронів та обрана активаційна функція гіперболічного тангенсу, яка найкраще підходить для використання в нейронній мережі для прогнозування матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості. Розглянуто метод градієнтного спуску для використання в нейронних мережах для прогнозування матеріальних балансів, як найбільш поширений метод оптимізації першого порядку. Зазначені основні аспекти для оцінки ефективності моделі нейронної мережі в процесі її валідації. Зроблено висновок щодо ефективності прогнозування матеріальних балансів в нафтопереробній промисловості, однак їхня ефективність залежить від кількості даних та обчислювальних ресурсів. Використання нейронних мереж, інспірованих біологічною структурою мозку людини, дозволяє ефективно аналізувати складні системи та адаптуватися до змін у вхідних даних.

Description

Keywords

нейронні мережі, прогнозування, матеріальні баланси, гіперболічний тангенс, сигмоїдна функція, архітектура нейронної мережі, градієнтний спуск, зворотне поширення похибки, хрест-валідація, тестування моделі, нелінійні залежності

Citation

Дослідження нейронних мереж для прогнозування матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості. Рязанцев О. І., Кардашук В. С., Бортник К. Я., Жушма Є. В. Наукові вісті Далівського університету. 2024. №27.