8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Пучков А. Ю., Култыгин О. П., Рысина (Лобанева) Е. И.     Опубликовано в № 1(97) 31 января 2022 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы

Алгоритм прогнозирования параметров системы переработки отходов апатит-нефелиновых руд

В рамках концепции циркулярной экономики исследования в области создания технологических систем вторичной переработки отходов горно-обогатительных комбинатов занимают одну из ключевых позиций. В этой связи актуальной является задача создания систем управления технологическими процессами переработки таких отходов и их информационного обеспечения. Новизна представляемых исследований заключается в предложенной структуре интеллектуальной системы управления сложной химико-энерготехнологической системой переработки апатит-нефелиновых руд, а также в алгоритме прогнозирования технологических параметров, который входит в состав информационного обеспечения рассматриваемой системы управления. В основе алгоритма лежит применение аппарата глубоких рекуррентных нейронных сетей и калмановской фильтрации, используемой на этапе препроцессинга данных для обучения нейронной сети. В работе описан предложенный алгоритм прогнозирования многомерных временных рядов, адаптированный к рассматриваемому технологическому процессу, представлено программное обеспечение, выполненное в среде MatLab для демонстрации работоспособности указанной комбинации методов обработки технологических параметров. В модельном эксперименте показано, что применение фильтрации позволяет повысить точность прогноза, и это особенно заметно на его больших горизонтах. Практическую значимость результатов исследования составляет предложенная структура интеллектуальной системы управления процессом переработки отходов апатит-нефелиновых руд и программное обеспечение для прогнозирования его параметров, которое может найти применение в различных системах поддержки принятия решений.

Ключевые слова

прогнозирование многомерных временных рядов, переработка рудных отходов, глубокие нейронные сети

Автор статьи:

Пучков А. Ю.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск

Автор статьи:

Култыгин О. П.

Ученая степень:

канд. экон. наук, доцент МФПУ «Синергия»

Автор статьи:

Рысина (Лобанева) Е. И.

Ученая степень:

аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"», Москва, Россия,

Местоположение:

г. Москва, Россия