Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128944
Title: Применение методов машинного обучения для определения параметров работы газотурбинной установки
Other Titles: Application of Machine Learning Methods to Determine the Parameters of a Gas Turbine
Authors: Дерябин, Г. А.
Блинов, В. Л.
Deryabin, G. A.
Blinov, V. L.
Issue Date: 2023
Publisher: Издательство Уральского университета
Citation: Дерябин Г. А. Применение методов машинного обучения для определения параметров работы газотурбинной установки / Г. А. Дерябин, В. Л. Блинов. — Текст : электронный // Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021 : сборник научных трудов. — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2023. — С. 68-71. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128944.
Abstract: В работе рассматривается возможность оценки параметров работы газотурбинной установки, используемой для транспортировки природного газа, при помощи методов машинного обучения. Произведена оценка качества прогноза моделей машинного обучения в зависимости от разных наборов параметров-признаков.
The paper considers the possibility of evaluating the parameters of the operation of a gas turbine unit used for the transportation of natural gas using machine learning methods. The quality of forecasting machine learning models was assessed depending on different sets of feature parameters.
Keywords: ГАЗОТУРБИННЫЕ УСТАНОВКИ
ТЕХНИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ОЦЕНКА МОЩНОСТИ
GAS TURBINE PLANTS
TECHNICAL CONDITION
MACHINE LEARNING
POWER ESTIMATION
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/128944
Conference name: Международная научно-практическая конференция молодых ученых «Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021»
The International Scientific and Practical Conference of Young Scientists "Energy and Resource Saving. Power Supply. Non-traditional and Renewable Energy Sources. Nuclear Energy. Danilov Readings — 2021"
Conference date: 13.12.2021-17.12.2021
ISBN: 978-5-7996-3770-5
Origin: Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021. — Екатеринбург, 2023
Appears in Collections:Конференции, семинары, сборники

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-7996-3770-5_010.pdf246,61 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.