Искусственные нейронные сети для решения задачи анализа компонентного состава газовых смесей

Приведена постановка задачи анализа компонентного состава природного газа. Предложено применение статистического метода для решения поставленной задачи анализа компонентного состава газа. Описаны основные этапы разработки статистической модели для анализа компонентного состава природного газа. Приведены результаты корреляционного анализа, проводимого для выбора входных и выходных параметров для статистической модели. Описаны основные статистические модели, используемые для решения задач анализа компонентного состава газовых смесей. Для решения исследуемой задачи предложено применить искусственные нейронные сети и алгоритм обучения Левенберга – Марквардта. Приведено описание алгоритма обучения Левенберга – Марквардта с учетом возможных модификаций данного алгоритма. Описана архитектура предлагаемой нейросетевой модели для решения задачи анализа компонентного состава газа. Приведены диапазоны газовых смесей, используемые в обучающей и тестовой выборках. Приведены точностные характеристики работы предлагаемой модели. На основе рассчитанных точностных характеристик модели сделан вывод об адекватности применения выбранной архитектуры нейросетевой модели. Приведены результаты использования предлагаемой нейросетевой модели для получения искомого компонентного состава по измерениям физических параметров газа. Приведены дальнейшие направления исследования в области разработки предлагаемого метода анализа компонентного состава природного газа.