Step Response

У  роботі  подано  результати  дослідження  залежності  похибки  прогнозування  значення  температури нейронними  мережами  від  похибки  вимірювання.  Описано  алгоритм  створення  тестових  послідовностей  та  навчання нейронних  мереж.  Наведено  результати  дослідження  залежності  похибки  прогнозування  значення  температури  від мультиплікативної,  нелінійної  та  випадкової  складових  похибки,  а  також  описано  результати  дослідження  залежності похибки прогнозування значення температури від одночасного впливу цих складових.

Викладено  результати  дослідження  залежності  похибки  прогнозування  температури  потоку  води  та повітря  від  кількості  входів  нейронної  мережі  та  перевірки  навченої  нейронної  мережі  на  експериментальних  даних. Наведено  формулу  температурного  перехідного  процесу  та  описано  створення  тестових  послідовностей  для  навчання нейронних мереж. Подано малюнки  та  опис  устав,  за  допомогою  яких  виконано  вимірювання  значень  температурного перехідного процесу. Описано результати проведених експериментальних досліджень.