Publication:
МЕТОД KNN-РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ КРИТИЧЕСКОГО ТЕПЛОВОГО ПОТОКА

Файлы
стр. 113-116.pdf(1.04 MB)
Дата
2021
Авторы
Скоморохов, А. О.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
ВИТИ НИЯУ МИФИ
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
ВИТИ НИЯУ МИФИ
Город Волгодонск, расположенный в восточной части Донского региона, является образовательным центром как минимум 13-ти районов Ростовской области и по праву считается уникальным, претендуя на звание «Атомград XXI века». На его территории располагаются предприятия четырех дивизионов ГК «Росатом»: электроэнергетического (филиал АО «Концерн Росэнергоатом» «Ростовская атомная станция», «Волгодонскатомэнергоремонт» – филиал АО «Атомэнергоремонт» и Ростовский филиал «Ростоватомтехэнерго» АО «Атомтехэнерго»), машиностроительного (Филиал АО «АЭМ-технологии» «Атоммаш» в г. Волгодонск, Волгодонский филиал АО «Атомтрубопроводмонтаж», АО «Волгодонский научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт атомного машиностроения»), инжинирингового (Волгодонский филиал АО «Инжиниринговая компания «АСЭ»), дивизиона по консолидации ветроэнергетических активов (Red Wind B.V. – филиал АО «НоваВинд»), а также предприятия Волгодонского промышленного кластера атомного машиностроения. ВИТИ НИЯУ МИФИ – первый и самый многочисленный вуз г. Волгодонска. Созданный как филиал Новочеркасского политехнического института в 1978 г., вуз динамично развивался в соответствии с госзаказом и потребностью завода-гиганта отечественного энергетического машиностроения «Атоммаш» и других градообразующих предприятий. В 2009 г., в связи с необходимостью подготовки квалифицированных кадров для предприятий ГК «Росатом», вуз включен в структуру Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ». ВИТИ НИЯУ МИФИ входит в пятерку лучших вузов Ростовской области, занимая по результатам мониторинга 2 место среди 37 образовательных организаций высшего образования Донского региона. Количество обучающихся – 3000 человек. В структуре ВИТИ НИЯУ МИФИ 3 факультета, 11 кафедр (в том числе 2 базовых), техникум, НИИ атомного энергетического машиностроения. Институт ведет обучение по целому ряду востребованных специальностей и направлений подготовки высшего и среднего профессионального образования.
Выпуск журнала
Аннотация
В работе описаны результаты применения алгоритма KNN (K Nearest Neighbors) регрессии для задачи предсказания критического теплового потока. Полученные результаты демонстрируют низкий уровень ошибок предсказания. Локальное оценивание предсказываемой величины позволяет работать с сильно нелинейными зависимостями. Показана оптимизация параметра алгоритма K. Метод прост для программирования и проведения вычислений.
Описание
Ключевые слова
Распределение ошибок , Ошибки предсказания , Оптимизация , Параметр K , Метод KNN , Нелинейность , Регрессия , Предсказание , Критическая мощность , Кризис теплообмена
Цитирование
Скоморохов А.О. МЕТОД KNN-РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ КРИТИЧЕСКОГО ТЕПЛОВОГО ПОТОКА [Text]. / Скоморохов А.О. // Безопасность ядерной энергетики: тезисы докладов XVII Международная научно-практическая конференция. - 2021. - С. 113-116
URI
https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/15601
Коллекции
2021_Безопасность ядерной энергетики