Отрывок: Для каждой точки на трубе была обучена собственная регрессионная модель. 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В данном разделе представлено сравнение результатов обучения регрессионных моделей для двух рассматриваемых в работе скважин («2-2» и «3-1») в случае использования двух представленных способов интерполяции значения толщины стенки. ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГаббасов Р. Р.ru
dc.contributor.authorПарингер Р. А.ru
dc.coverage.spatialRANSACru
dc.coverage.spatialзадача регрессииru
dc.coverage.spatialгазопроводыru
dc.coverage.spatialвременные рядыru
dc.coverage.spatialкоррозионный износru
dc.creatorГаббасов Р. Р., Парингер Р. А.ru
dc.date.accessioned2023-10-06 09:21:53-
dc.date.available2023-10-06 09:21:53-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541888ru
dc.identifier.citationГаббасов, Р. Р. Способ темпоральной интерполяции толщины подвергающейся коррозии стенки газопровода согласованной с физической моделью / Р. Р. Габбасов, Р. А. Парингер // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 5: Науки о данных / под ред. Е. В. Гошина. - 2023. - С. 053592.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sposob-temporalnoi-interpolyacii-tolshiny-podvergausheisya-korrozii-stenki-gazoprovoda-soglasovannoi-s-fizicheskoi-modelu-106038-
dc.description.abstractАнализ развивающихся во времени процессов играет с развитием вычислительных мощностей всё более важную роль в современном мире. В данной работе рассматривается процесс коррозионного износа стенки газопровода, а именно, задача регрессии значения толщины стенки трубы. Предлагается новый способ интерполяции во времени значений толщины стенки, производимой в согласовании с физическими показателями транспортируемого газового конденсата. Проводятся эксперименты по машинному обучениюрегрессионных моделей с использованием алгоритма RANSAC, вводятся определения двух мер соответствия обученных моделей физической реальности. Результатыэкспериментов показали, что использование предлагаемого способа интерполяции вместо интерполяции сплайнами позволяет добиться увеличения значения первой меры в среднем в 2 раза, а значения второй меры – в 3 раза.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 5 : Науки о данныхru
dc.titleСпособ темпоральной интерполяции толщины подвергающейся коррозии стенки газопровода согласованной с физической модельюru
dc.typeTextru
dc.citation.spage053592ru
dc.citation.volume5ru
dc.textpartДля каждой точки на трубе была обучена собственная регрессионная модель. 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В данном разделе представлено сравнение результатов обучения регрессионных моделей для двух рассматриваемых в работе скважин («2-2» и «3-1») в случае использования двух представленных способов интерполяции значения толщины стенки. ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1921-6_2023-053592.pdf249.63 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.