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सौर तापन प्रणाली में विसंगतियों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करना

मूरत कुनेलबायेव, झादिरा झुमाशेवा, टलेटे शोल्पन, कुरमनाली मीरामगुल, डुइसेम्बायेवा लौरा और कुर्बानालियेवा ऐमान

यह लेख सौर ताप प्रणाली में विसंगतियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के उपयोग की पड़ताल करता है। विकसित की गई एक सौर ताप प्रणाली में विवरण और मॉडलिंग प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए कई भाग शामिल हैं। लेखक साधारण अंतर समीकरणों के आधार पर तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक नई वास्तुकला का प्रस्ताव करते हैं। विचार दुर्घटना की भविष्यवाणी (समय श्रृंखला के एक्सट्रपलेशन की समस्या) और वर्गीकरण (ऐतिहासिक डेटा के आधार पर दुर्घटनाओं का वर्गीकरण) की व्यावहारिक समस्याओं के लिए नई वास्तुकला को लागू करना है। विकसित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक, अंतर समीकरणों का सिद्धांत-ये दिशाएँ हमें सिस्टम की दुर्घटना दर की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल बनाने की अनुमति देती हैं। डेटाबेस प्रबंधन का सिद्धांत (गैर-संबंधपरक डेटाबेस)-ये सिस्टम आपको बड़ी समय श्रृंखला का इष्टतम भंडारण स्थापित करने की अनुमति देते हैं।