原子力科学・発電技術ジャーナル

機械学習アルゴリズムを使用して太陽熱暖房システムの異常を検出する

ムラト・クネルバエフ、ザディラ・ジュマシェワ、トレテイ・ショルパン、クルマナリ・メイラムグル、デュッセンバエワ・ラウラ、クルバナリエワ・アイマン

この記事では、太陽熱暖房システムの異常を特定するための機械学習アルゴリズムの使用について説明します。開発された太陽熱暖房システムは、説明とモデリングのプロセスを簡素化するために、複数の部分で構成されています。著者は、常微分方程式に基づくニューラル ネットワークの新しいアーキテクチャを提案しています。アイデアは、事故予測 (時系列の外挿の問題) と分類 (履歴データに基づく事故の分類) の実際的な問題に新しいアーキテクチャを適用することです。開発された機械学習アルゴリズム、人工知能技術、微分方程式の理論 - これらの方向性により、システムの事故率を予測するためのモデルを構築できます。データベース管理の理論 (非リレーショナル データベース) - これらのシステムにより、大規模な時系列の最適なストレージを確立できます。