1. Главная
  2. Публикации
  3. Сравнение нейросетевой и линейной моделей регрессии для прогнозирования температуры обмотки статора : доклад, тезисы доклада

Сравнение нейросетевой и линейной моделей регрессии для прогнозирования температуры обмотки статора : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Непорожневские чтения - 2024; Москва; Москва

Год издания: 2024

Ключевые слова: машинное обучение, линейная регрессия, нейросетевая регрессия, температура обмотки статора, machine learning, linear regression, neural network regression, stator winding temperature

Аннотация: В статье представлено сравнение модели линейной регрессии и модели нейросетевой регрессии для прогнозирования температуры обмотки статора гидроагрегата Саяно-Шушенской ГЭС. The article presents a comparison of a linear regression model and a neural network regression model for predicting the temperature of the stator winding of theПоказать полностьюSayano-Shushenskaya HPP.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Гидроэнергетика. Актуальные задачи и направления работы

Номера страниц: 375-382

Место издания: Санкт-Петербург

Персоны

  • Грек А.М. (Саяно-Шушенский филиал Сибирского федерального университета)
  • Ачитаев А.А. (Саяно-Шушенский филиал Сибирского федерального университета)
  • Демшин К.А. (филиал ПАО «РусГидро» - «Саяно-Шушенская ГЭС им П.С. Непорожнего»)

Вхождение в базы данных