НАПРАВЛЕНИЕ 1 Информационные технологии, математическое моделирование и методы интерпретации данных

РАЗДЕЛ 3 Методы и алгоритмы идентификации динамических систем

Шифр:  1.3.3.3

Название проекта:  АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АРХИТЕКТУР LSTM, GRU И TABNET В ЗАДАЧЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ТЕПЛОВОГО ПУНКТА

Код ГРНТИ:  Код ГРНТИ: 20

Вид исследования:  Вид исследования: Фундаментальное научное исследование

Научный руководитель:  Задорожный А. Ф., канд. техн. наук, заведующий кафедрой

Исполнители:  Безсмертный Б. В., доцент, 363 ас гр.

Краткая аннотация:  Выполнен сравнительный анализ моделей LSTM, GRU и TabNet для прогнозирования уставки температуры подачи теплоносителя в индивидуальном тепловом пункте. Эксперименты проведены на реальных данных ИТП, оценка качества выполнена по метрике MAE и времени обучения. Полученные результаты подтверждают эффективность применения TabNet для задач предиктивного управления теплоснабжением.

Ожидаемые результаты:  Подготовка 3 главы диссертации.