Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/128944
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Дерябин, Г. А. | ru |
dc.contributor.author | Блинов, В. Л. | ru |
dc.contributor.author | Deryabin, G. A. | en |
dc.contributor.author | Blinov, V. L. | en |
dc.date.accessioned | 2024-01-10T10:24:44Z | - |
dc.date.available | 2024-01-10T10:24:44Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.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. | ru |
dc.identifier.isbn | 978-5-7996-3770-5 | - |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/128944 | - |
dc.description.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. | ru |
dc.description.abstract | 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. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.publisher | Издательство Уральского университета | ru |
dc.relation.ispartof | Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021. — Екатеринбург, 2023 | ru |
dc.subject | ГАЗОТУРБИННЫЕ УСТАНОВКИ | ru |
dc.subject | ТЕХНИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ | ru |
dc.subject | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ | ru |
dc.subject | ОЦЕНКА МОЩНОСТИ | ru |
dc.subject | GAS TURBINE PLANTS | en |
dc.subject | TECHNICAL CONDITION | en |
dc.subject | MACHINE LEARNING | en |
dc.subject | POWER ESTIMATION | en |
dc.title | Применение методов машинного обучения для определения параметров работы газотурбинной установки | ru |
dc.title.alternative | Application of Machine Learning Methods to Determine the Parameters of a Gas Turbine | en |
dc.type | Article | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.conference.name | Международная научно-практическая конференция молодых ученых «Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021» | ru |
dc.conference.name | 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" | en |
dc.conference.date | 13.12.2021-17.12.2021 | - |
local.description.firstpage | 68 | - |
local.description.lastpage | 71 | - |
Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары, сборники |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-7996-3770-5_010.pdf | 246,61 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.