Застосування нейронних мереж МГУА для виявлення зміни умов роботи насосної стації водопостачання, зумовлених впливом сезонних чинників

Abstract

Розглянуто питання ідентифікації циклічних змін фактичних умов роботи об’єктів водопостачання. Обґрун-товано доцільність застосування методів інтелектуального аналізу даних для виявлення закономірностей у фо-рмуванні режиму водоподачі. Як режимний показник процесу водопостачання використано добовий графік витрати води з мережі водопостачання. Для ідентифікації змін режиму водоподачі виконано формування класів подібних добових графіків витрати води. Як алгоритм класифікації використано метод «один проти всіх». Для структурно-параметричної ідентифікації моделі класифікатора добових графіків витрати води застосовано ней-ронні мережі МГУА. Пошук оптимальної моделі виконано в трьох класах нейронних мереж. Для перевірки моделей застосовано стратегію перехресної перевірки по К-блоках. Кращу структуру нейронної мережі вибрано за критерієм регулярності. Результати верифікації моделі класифікатора засвідчили достатньо високу якість класифікації. Побудований класифікатор забезпечує визначення належності добового графіка витрати води до одного з типових класів, що дає змогу ідентифікувати зміну умов роботи об’єкту водопостачання.