Інтелектуальна технологія оптимізації структури вимірювальної інформаційної системи метеопараметрів навколишнього середовища

Abstract

Проведені дослідження щодо збору даних вимірювань багатопараметричною просторово розподіленою вимірювальною системою на машинобудівному підприємстві та визначено коваріацію з точки зору кореляції та стандартного відхилення. Побудовані діаграми показують очевидну лінійну залежність. Проведені дослідження методів аналізу даних вимірювань та прогнозування динамічних похибок вимірювань на машинобудівному підприємстві. Проведено аналіз даних вимірювань тиску та прогнозування динамічних похибок за допомогою лінійної регресії. Вимірювання тиску моделюються як лінійна залежність від часу з додаванням випадкових шумів (похибок). Динамічні похибки генеруються окремо як випадковий процес. Для прогнозування використовується модель ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) програми Python, яка добре підходить для аналізу часових рядів та прогнозування.