Моделі прогнозування поведінки змінних технологічного комплексу спиртового заводу в умовах невизначеності та ризику

Abstract

Процеси які характеризують поведінку технологічного комплексу спиртового заводу характеризуються великим ступенем невизначеності та ризику. Для вирішення задачі підвищення ефективності керування основних технологічних змінних спиртового виробництва пропонується вирішення задачі прогнозування їх поведінки. Для цього використовується підхід, що ґрунтується на нейромережевих моделях (НМ) та відповідних їм алгоритмів навчання. Processes that characterize the behavior of complex technological alcohol plant characterized by a high degree of uncertainty and risk. for solving the problem more effectively manage the basic technological variables of alcohol production is proposed for solving the problem of forecasting behavior. It uses an approach based on neural network models (NN) and corresponding learning algorithms.