Машинное обучение, нейронные сети

Предобработка данных при построении модели нейронной сети для прогнозирования состояния технического объекта

Ю. Е. Кувайскова, А. А. Немыкин

Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия

Аннотация: В статье предложена методика для предобработки исходных данных при построении моделей нейронных сетей. Она включает алгоритмы поиска выбросов, восстановления пропущенных значений и удаления коррелирующих факторов. Для реализации предлагаемой методики написана специальная программа на языке программирования Python. Исследование эффективности предлагаемой методики проведено на примере двух объектов: турбореактивного двигателя и литий-ионного аккумулятора. Для сравнения результатов использованы следующие подходы: методика предобработки данных из библиотеки AutoKeras и метод, основанный на использовании профиля компактности. Показано, что применение предлагаемого подхода предобработки данных повышает точность прогнозирования моделей нейронных сетей примерно в 3–4 раза по сравнению с другими методами.

Ключевые слова: технический объект, прогнозирование, нейронные сети, предобработка данных, метод изолирующего леса, метод MICЕ, метод главных компонент.

DOI: 10.14357/20718594250106

Реферативные базы данных:

•