ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. РАБОТА С ДАННЫМИ 8
ОПИСАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ 8
РАСШИРЕНИЕ НАБОРА ДАННЫХ 9
ФОРМИРОВАНИЕ НОВЫХ ПРИЗНАКОВ 12
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ ПРИЗНАКОВ 14
ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ .... 17
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДАННЫХ 17
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ 20
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 24
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ 26
ГЛАВА 3. СОЗДАНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 27
ПОЛНОСВЯЗНЫЕ СКРЫТЫЕ СЛОИ 29
МОДЕЛЬ С ПАКЕТНОЙ ОБРАБОТКОЙ 31
МОДЕЛЬ С ВАЛИДАЦИОННОЙ ВЫБОРКОЙ 32
МОДЕЛИ, КОТОРЫЕ ИСПОЛЬЗУЮТ LSTM-ЯЧЕЙКИ 35
МОДЕЛЬ С ОДНИМ LSTM-СЛОЕМ 35
МОДЕЛЬ СО СКРЫТЫМ BILSTM-СЛОЕМ 38
РЕЗУЛЬТАТЫ ГЛАВЫ 41
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОТДЕЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ НА
РЕЗУЛЬТАТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 42
ОПИСАНИЕ МЕТОДА 42
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА 43
ГЛАВА 5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНСТРУМЕНТА 45
АРХИТЕКТУРА 45
МОДУЛЬ ПОДГОТОВКИ МОДЕЛЕЙ 46
ГЛАВА 6. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНСТРУМЕНТА 48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 52
ПРИЛОЖЕНИЕ. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ НА ЯЗЫКЕ
ПРОГРАММИРОВАНИЯ PYTHON 55
Купить

В России существует процесс поверки, представляющий собой совокупность операций по подтверждению соответствия метрологических характеристик рабочих средств измерений (СИ) путем сравнения фактических значений со значениями эталона [1]. Суть поверки в следующем:
СИ признается годным к работе в течение определенного межповерочного интервала, если поверка подтвердила соответствие метрологическим характеристикам, указанным в паспорте СИ [2].
Если средство измерений признано непригодным, то оно направляется в ремонт, для восстановления необходимых метрологических характеристик, а затем снова проходит процедуру поверки, но уже более серьезной (первичной поверки). В случае, если СИ не подлежит ремонту, то заменяется новым.
Практически все компании, которые используют различные счетчики, манометры, датчики и т.д. должны соблюдать 184 федеральный закон о техническом регулировании. Он устанавливает обеспечение защиты здоровья и жизни населения, флоры и фауны, окружающей среды, как основную цель. Охрана осуществляется от разного рода действий, которые могут нанести ущерб или ввести в заблуждение. Главными инструментами являются стандартизация и метрология. [3]
Поэтому все средства измерения, которые используются в производственном процессе косвенно или непосредственно, обязаны иметь свидетельство о поверке. Данный процесс крайне затратный с точки зрения бизнеса, так как на время поверки необходимо останавливать процесс, в котором состоит данное средство измерение. Крупные компании, конечно, так не делают - они заменяют тот или иной прибор на «запасной» на время проведения поверки, таким образом практически не прерывая производственный процесс. Однако в таком случае компании нужно проводить поверку (а иногда и ремонт) двух приборов на одно и то же место, что соответственно увеличивает стоимость в 2 раза.
Актуальность выбранной темы обосновывается необходимостью прогноза будущих результатов поверки (определение параметров, которые на него влияют) для составления экономического плана предприятия по обеспечению единства измерений, потому что процедура поверки/ремонта или замены СИ в промышленных масштабах имеет большую финансовую нагрузку для предприятий, которые используют СИ в производственном процессе.
Научная новизна исследования состоит в применении методов машинного обучения для получения вероятностной оценки применительно к результатам будущей поверки технологических приборов учета.
Основной целью работы было исследование эффективности математических методов, которые позволяют получить вероятностную оценку результатов поверки. Практическая значимость состояла в том, что найденный метод будет использоваться в модуле поддержки принятия решения для комплексной оценки вероятности результатов поверки СИ, которая предназначена для работников участвующих в составлении годового плана закупок (ГПЗ) предприятия.
Работа выполнялась на данных, которые были получены на предприятии ООО «Г азпромнефть-Автоматизация».
Исследование данной темы позволит рациональнее распределить временные и материальные ресурсы предприятия-владельца СИ, что в свою очередь будет способствовать повышению прибыли и/или экономии бюджетных средств. Поскольку государство регулирует большинство сфер жизни, конечный продукт данного исследования будет полезен во многих областях, например, в таких, как нефтегазовая, фармацевтическая, пищевая и др.
Для достижения поставленной цели были обозначены следующие задачи:
Работа с бизнес требованиями:
Определение сути проблемы, ответ на вопросы;
Что мы хотим получить?
Для чего нам это нужно?
Определение средств и инструментов;
Работа с данными:
Описание и подготовка имеющихся данных;
Объединить значения отдельных признаков схожих по смыслу, но различных в написании;
Посчитать текущие отклонения измерений;
Определить выбросы;
Оценить корреляцию признаков друг с другом;
Сконструировать новые признаки.
Определение необходимости использования сложных моделей;
Разработка:
a. Создание моделей машинного обучения;
Оценить точность;
Сформулировать выводы о результатах;
Сравнить и выбрать модель, которая удовлетворяет
поставленным требованиям.
b. Объяснение поведения выбранной модели...
Купить