Курсовая работа: Применение нейросетевых технологий для оценки информативных моделей (вязкость)

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 4

2. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 7

2.1. Вязкость: понятие и значение. 7

2.2. Модели оценки вязкости. 8

2.3. Основы нейросетевых технологий. 10

2.4. Применение нейросетей для оценки физических свойств веществ. 12

2.5. Методы оценки эффективности моделей. 14

3. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 17

3.1. Постановка задачи. 17

3.2. Описание данных. 18

3.3. Разработка нейросетевой. 19

3.4. Обучение модели. 22

3.5. Оценка эффективности модели. 25

3.6. Визуализация и интерпретация. 29

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 33

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ.. 35

Введение

Вязкость является одним из важнейших физических свойств жидкостей и газов, характеризующим их сопротивление течению. Она играет ключевую роль в различных технологических и научных областях, таких как нефтяная промышленность, химическая промышленность, фармацевтика, материаловедение, а также в области экологического мониторинга и биомедицины. Точное определение и прогнозирование вязкости позволяют оптимизировать технологические процессы, повысить эффективность производства и снизить издержки.

Традиционные методы измерения вязкости требуют использования специализированного оборудования, что связано с затратами времени, ресурсов и высокой стоимостью. В условиях необходимости быстрого анализа большого объема данных и повышения точности предсказаний актуальными становятся автоматизированные методы оценки, основанные на математическом моделировании и машинном обучении.

В последние годы развитие нейросетевых технологий открывает новые возможности для автоматической оценки физических свойств веществ, в том числе вязкости. Нейросети способны моделировать сложные нелинейные зависимости, учитывать множество факторов и работать с большими объемами данных, что делает их перспективным инструментом в данной области.[1]

Использование нейросетевых моделей для оценки вязкости обусловлено их высокой адаптивностью, способностью к обучению на больших данных и возможностью выявлять скрытые зависимости, недоступные традиционным статистическим методам. В отличие от классических моделей, нейросети не требуют предварительного определения точных формул или зависимостей, что особенно актуально при наличии сложных или недостаточно изученных процессов.

Кроме того, применение нейросетей позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на оценку вязкости, автоматизировать процессы анализа и повысить точность предсказаний при правильной настройке модели. Это особенно важно в условиях необходимости оперативных решений в промышленности и научных исследованиях.

Целью данной работы является разработка и оценка эффективности нейросетевых моделей для предсказания вязкости веществ на основе входных параметров. В рамках достижения этой цели поставлены следующие задачи: - Провести обзор существующих методов оценки вязкости и применяемых в научной и промышленной практике моделей; - Изучить основы нейросетевых технологий, их архитектуры и алгоритмы обучения; - Разработать нейросетевую модель для предсказания вязкости, выбрать оптимальные гиперпараметры; - Обучить модель на реальных данных и провести ее тестирование; - Оценить эффективность разработанной модели с использованием стандартных метрик качества; - Проанализировать полученные результаты и сформулировать рекомендации по использованию нейросетевых методов в данной области.

Объектом исследования является физическое свойство веществ — вязкость. В частности, рассматриваются методы автоматической оценки вязкости на основе аналитических данных и входных параметров веществ. Предметом исследования является применение нейросетевых технологий для построения моделей, способных точно предсказывать значение вязкости на основе входных данных, таких как температура, химический состав, давление и другие параметры.

Методы и инструменты исследования Для достижения целей работы использованы методы машинного обучения, в частности, нейросетевые модели (многослойные перцептроны). В качестве инструментов применены библиотеки TensorFlow и Keras, а также методы статистической обработки данных, кросс-валидации и метрики оценки качества моделей. Обработка данных включает этапы предварительной обработки, такие как очистка, нормализация, разделение на обучающую и тестовую выборки. Обучение нейросетевой модели проводится с использованием алгоритма обратного распространения ошибки и оптимизаторов (например, Adam). Для оценки эффективности модели применяются метрики среднеквадратичной ошибки (MSE), средней абсолютной ошибки (MAE) и коэффициента детерминации (R²).

Структура работы Данная работа структурирована следующим образом: во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования; в теоретической части рассматриваются основы оценки вязкости, архитектуры нейросетевых моделей и их применения; практическая часть посвящена разработке, обучению и тестированию нейросетевой модели, а также анализу полученных результатов; в заключении подведены итоги исследования и сделаны выводы о перспективности использования нейросетевых технологий в данной области.