Использование инструментов искусственного интеллекта для построения регрессионных моделей работы сложного теплоэнергетического оборудования на примере плазменной пылеугольной горелки котлоагрегата

Аннотация

Теплоэнергетическое оборудование работает в условия совмещения разнообразных сложных физико-химических процессов. Анализ и описание работы такого оборудования для инженерных задач эффективны в случае использования методов регрессионного анализа и построение регрессионных моделей. Для построения таких моделей требуется проведение большого количества физических или модельных экспериментов. Для резкого сокращения числа экспериментов применяются методы планирования экспериментов. Целью оптимизации плана экспериментов является сохранение необходимой достоверности регрессионной модели во всём многомерном пространстве комбинаций факторов влияния при уменьшении числа экспериментов. Расчёт коэффициентов регрессии очень эффективен с использованием инструментов искусственного интеллекта, реализованного в программном продукте Python с использованием опциональных приложений NumPy и Pandas.