2024. — Т 11. — №3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/01inor324.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/01INOR324 (https://doi.org/10.15862/01INOR324)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 678.6 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Абдуллин, Т. Р. Методика планирования ремонтных работ на объектах теплосети на основе регрессионных моделей / Т. Р. Абдуллин, А. Г. Исавнин // Отходы и ресурсы. — 2024. — Т 11. — №3. — URL: https://resources.today/PDF/01INOR324.pdf. — DOI: 10.15862/01INOR324. (дата обращения: 12.06.2026).

Методика планирования ремонтных работ на объектах теплосети на основе регрессионных моделей

Абдуллин Тимур Рамилевич
ФГБОУ ВО «Казанский государственный энергетический университет», Казань, Россия
Аспирант кафедры «Информационных технологий и интеллектуальных систем»
E-mail: tiabdullin96@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0009-0006-3617-9948
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1197477

Исавнин Алексей Геннадьевич
ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», Набережные Челны, Россия
Профессор кафедры «Бизнес-информатики и математических методов в экономике»
Доктор физико-математических наук, профессор
E-mail: isavnin@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6413-3329
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=33832
WoS: https://www.webofscience.com/wos/author/rid/M-7336-2015
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=6603223931

Аннотация. В статье рассматривается проблема планирования ремонтных работ на объектах теплосети, что является ключевым аспектом для обеспечения надежности и бесперебойного функционирования этой инфраструктуры. Эффективное планирование мероприятий по ремонту позволяет не только предотвратить аварийные ситуации, но и существенно сократить эксплуатационные расходы. В данной работе предложено решение для оптимизации планирования ремонтных работ, основанное на применении регрессионных моделей. Проведён эксперимент с использованием реального набора данных, в рамках которого были применены однофакторная и многофакторная регрессии. Основной целью эксперимента являлась оценка точности и применимости данных моделей для предсказания необходимого объема ремонтных работ. Анализ результатов показал, что линейные регрессионные модели демонстрируют низкую эффективность при решении задач данного класса. Это свидетельствует о том, что для повышения точности и надежности планирования ремонтных работ в теплосетях необходимо использовать более сложные модели или методы. Работа подчеркивает ограниченность линейных регрессионных моделей и открывает перспективы для дальнейших исследований в области применения машинного обучения. Исследование акцентирует внимание на важности дальнейшего развития и внедрения современных технологий машинного обучения для решения задач планирования в теплосетях. Предложенные подходы могут значительно улучшить процесс принятия решений, что будет способствовать не только повышению надежности теплосетей, но и общей экономической эффективности их эксплуатации. В итоге, статья открывает новые возможности для дальнейших исследований в области применения машинного обучения для управления ремонтными работами в теплосетях.

Ключевые слова: тепловые сети; линейная регрессия; набор данных; прогнозирование; визуализация; машинное обучение; модель

Скачать