Інтелектуальна система для прогнозування вихідної електроенергії електростанції комбінованого типу на основі методів машинного навчання

Abstract

Актуальність даного дослідження полягає у необхідності підвищення ефективності електростанцій комбінованого типу, розробці інтелектуальної системи з використанням різних методів регресії для вирішення відповідної задачі. Це дозволить збільшити ККД електростанцій та зменшить витрати на пальне. Об’єктом дослідження є технології створення інтелектуальної системи передбачення на основі методів машинного навчання. Предметом дослідження є різні методи регресії, які використовуються для прогнозування вихідної електроенергії. Метою дослідження є створення найбільш якісної моделі прогнозування для її подальшого використані на електростанції комбінованого типу заради підвищення ефективності роботи. В результаті виконання роботи було створено та досліджено шість регресійних методів для прогнозування(проста лінійна регресія, множинна регресія, дерево рішень, та три ансамблеві методи), проаналізовано вплив усіх незалежних змінних на якість прогнозування, а також застосовано основні метрики для оцінки якості прогнозування та вибору ліпшої моделі.