Building reusable prediction models for technological data using business intelligence tools = Создание повторно используемых моделей для прогнозирования технологических данных с использованием средств интеллектуального анализа / A. V. Vaytulevich, Ph. V. Stankevich ; sci. adv. A. V. Kudinov
Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\conf\16353, Перспективы развития фундаментальных наук, Prospects of Fundamental Sciences Development, сборник научных трудов XIII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 26-29 апреля 2016 г. , в 7 т. / Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой = 2016Язык: английский ; резюме, rus.Страна: Россия.Резюме или реферат: Большинство предприятий, занятых в сфере добычи нефти и газа, используют автоматизированные системы для мониторинга состояния оборудования. Процесс мониторинга может создавать большие объёмы данных. Поскольку эти данные потенциально могут содержать ценные с точки зрения улучшения технологического процесса знания, требуется их анализ. Ввиду сложности создания и поддержания моделей прогнозирования на основе таких данные, требуется использование методов для создания моделей, которые могут быть использованы повторно. В данной работе предлагается технология, представляющая собой последовательность шагов по созданию переиспользуемых моделей интеллектуального анализа данных нефтегазового оборудования..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [Библиогр.: с. 35 (4 назв.)].Тематика: труды учёных ТПУ | электронный ресурс | модели | прогнозирование | технологические данные | интеллектуальный анализ | автоматизированные системы | мониторинг | технологические процессы | нефтегазовое оборудование Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайнЗаглавие с титульного экрана
[Библиогр.: с. 35 (4 назв.)]
Большинство предприятий, занятых в сфере добычи нефти и газа, используют автоматизированные системы для мониторинга состояния оборудования. Процесс мониторинга может создавать большие объёмы данных. Поскольку эти данные потенциально могут содержать ценные с точки зрения улучшения технологического процесса знания, требуется их анализ. Ввиду сложности создания и поддержания моделей прогнозирования на основе таких данные, требуется использование методов для создания моделей, которые могут быть использованы повторно. В данной работе предлагается технология, представляющая собой последовательность шагов по созданию переиспользуемых моделей интеллектуального анализа данных нефтегазового оборудования.
Для данного заглавия нет комментариев.