Похибки прогнозування значення температури нейронними мережами за ідеальним перехідним процесом

2017;
: pp. 20-24
1
Національний університет “Львівська політехніка”
2
Національний університет “Львівська політехніка”

Описано результати дослідження похибок прогнозування значення температури із використанням нейронних мереж, алгоритм створення та навчання нейронних мереж. Наведено результати дослідження залежності похибки прогнозування значення температури від кількості шарів у мережі, від кількості входів мережі та від кількості послідовностей для навчання. Дослідження залежності похибки прогнозування температури від кількості входів мережі виконано для двох випадків: за однакового часу вимірювання температури перехідного процесу і за різного. Крім того, нейронну мережу перевірено на тестових послідовностях, які збігались та не збігались з тестовими послідовностями, на яких нейронна мережа вчилась.

1. Alexander von Beckerath, Anselm Eberlein, Hermann Julien, Peter Kersten, Jochem Kreutzer, WIKA Handbook Pressure & Temperature Measurement. – Cumming: Corporate Printers, 2008. – 423 p.

2. S.Yatsyshyn Research in Nanothermometry. Part 2. Methodical Error Problem of Contact Thermometry. S.Yatsyshyn, B.Stadnyk, O.Kozak. Sensors & Transducers, Spane, - 2012. – Vol.140. – Issue 5. – pp. 8-14.

3. Ковальчук Н. Г., Полищук Е. С., Пытель И. Д., Семенистый К. С. Современные методы и средства определения динамических характеристик преобразователей. Обзорная информация ТС-6, НИИТЭИ приборостроения. – 1983. – Вып. 1. – 46 с.

4. Ярышев Н. А., Теоретические основы измерения нестационарной температуры. – 2-е изд., перераб. – Л.: Энергоатомиздат, 1990. – 256 с.

5. Наконечний М. , Гірняк Ю. , Івахів О., Репетилo Т.. Проектування нейроконтролерів для керування нелінійними об’єктами другого порядку // Вимірювальна техніка та метрологія. – 2014. – № 75. – с. 102 – 106.

6. Kriesel D., A Brief Introduction to Neural Networks, 2007, http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks.

7. Rajesh Bordawekar, Bob Blainey, Ruchir Puri, Analyzing Analytics. – Morgan & Claypool Publishers, 2015. – 124 p.

8. Лопатко О. О., Микитин І. П. Нейронні мережі як засіб прогнозування значення температури за перехідним процесом // Вимірювальна техніка та метрологія. – 2016. – № 77. – с. 65 – 69.