Обгрунтування створення нейронної мережі оцінки витрат виробничих енергетичних ресурсів хлібокомбінату

Abstract

У статті оцінено актуальність створення математичних моделей оцінки значень економічних і виробничих параметрів при виконанні асортиментного завдання на хлібокомбінаті. На початковому етапі запропоновано використання лінійного кореляційного аналізу з метою виявлення ймовірної лінійності взаємозв’язків. Опрацювання даних пасивного експерименту, проведеного на виробничому об’єкті, показало відсутність лінійних залежностей між добовим асортиментним завданням та енергетичними витратами на його реалізацію (витрати електроенергії та природнго газу). Для подальших досліджень використано штучні нейронні мережі типу багатошарових пересептрон, які продемонстрували адекватність при оцінці виробничих процесів на хлібокомбінаті. Градієнтним методом оптимізовано початкову архітектуру нейронної мережі. The actuality of creating the mathematical models of estimation of values of economic and production parameters is appraised at the assortment job processing at a bread-baking plant. At the initial stage, the use of linear correlation analysis was proposed to identify the possible linearity of the relationship. Data processing of the passive experiment conducted at the production at the production facility showed the absence of linear dependencies between the daily assortment task and the energy costs on his realization (electricity and natural gas costs). For further research, neural networks such as multilayer perceptron were used, which demonstrated the adequacy in evaluating production processes at a bread-baking plant; a gradient method optimized the initial architecture of the neural network.