ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА
Архив статей журнала
В настоящей работе произведено сравнение эффективности модели машинного обучения регрессора k-соседей и модели классификатора k-ближайших соседей в задаче предсказания состояния трансформаторного оборудования с использованием данных, которые были сняты системой мониторинга трансформатора.
Предмет исследования: силовые трансформаторы.
Цель исследования: выявление наилучшей модели в задаче классификации состояния трансформаторного оборудования.
Объект исследования: система диагностики трансформаторного оборудования.
Методы исследования: анализ, компьютерное моделирование.
Основные результаты исследования: были получены данные об эффективности моделей с разными параметрами, но все регрессионные модели показали результат хуже, чем модель классификатора.