аспирант
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
аспирант
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
сотрудник
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
ББК 392 Железнодорожный транспорт
Рассматривается процесс применения машинного обучения для расчета поставок моторных масел на полигоны железных дорог. Целью исследования является применение искусственного интеллекта и других способов машинного обучения по обеспечению поставок моторных масел, для обеспечения стабильной эксплуатационной работы тягового подвижного состава. Проанализирована возможность применения машинного обучения для повышения точность планирования поставок моторных масел на полигоны железных дорог, исключив из расчета человеческий фактор. В качестве методов исследования приняты: метод использования тепловой карты, методы машинного обучения, разведывательный анализ, линейная регрессия. В результате исследования установлено, что при разработке программы для расчета поставок моторных масел на использования на тяговом подвижном составе целесообразнее использовать модель регрессии Лассо.
обучение, моторные масла, железнодорожный транспорт, инновации, смазочные материалы, тепловозы, искусственный интеллект
1. Распоряжение ОАО «РЖД» от 15 декабря 2011 № 2718р «Об утверждении Энергетической стратегии холдинга на период до 2015 года и на перспективу до 2030 года»
2. Методика расчета расхода моторного масла на эксплуатацию тягового подвижного состава от 11 апреля 2012 № 717р (в редакции распоряжения ОАО «РЖД» от 29 октября 2021 г. № 2349/р).
3. Андреас, Мюллер Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными / Мюллер Андреас. - М.: Альфа-книга, 2017. - 244 c.
4. Дж., Вандер Плас Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение / Дж. Вандер Плас. - М.: Питер, 2017. - 393 c.
5. Вьюгин, В. В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В.В. Вьюгин. - М.: МЦНМО, 2014. - 473 c.
6. Себастьян, Рашка Python и машинное обучение / Рашка Себастьян. - М.: ДМК Пресс, 2017. - 177 c.
7. Никулин, Е.А. Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики / Е.А. Никулин. - М.: СПб: BHV, 2005. - 576 c
8. Роджерс, Д. Математические основы машинной графики / Д. Роджерс, Дж. Адамс. - М.: Мир; Издание 2-е, перераб. и доп., 2001. - 604 c.
