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彼尔姆理工大学的科学家找到了一种提高城市供热系统管理效率的方法
彼尔姆理工大学的科学家和SoftM公司的同事开发了一种智能模块，其中包括最有效的模型，用于调整神经网络预测结果以获得热力设备的最佳模式
来源:俄罗斯彼尔姆国家综合技术大学科学新闻频道该国正在为冬季做准备，因此公寓楼中的热供应问题变得很重要。考虑到未来时期的天气预报，对消费者的冷却液供应需要保持一定水平的温度。对于最佳的设备生成锅炉室热量的设备操作模式，使用了基于机器学习方法的智力控制系统。他们需要定期培训，考虑到加热系统的技术状况的变化。与SoftM的同事一起开发并测试了一个智力模块的Perm Polytechnic的科学家，包括调整神经网络预测结果的最有效模型。这将降低错误的风险并提高能源消耗的效率。
该文章发表在《苏苏公报》杂志上。计算机技术，管理，无线电工程”。该研究是作为战略学术领导力“优先2030”计划的一部分。
出版 div>住宅用品的热供应是通过中央供暖系统的管道通过热水进行的。锅炉室扮演热源的角色，在这里加热，然后将其提供给微区的热单元。为了最佳调节锅炉室的操作模式，供热组织可以使用各种方法和控制系统。例如，对于自动模式下的锅炉房屋，通过调节锅炉的调节和根据所需参数供应燃料的供应。燃油燃烧的理性制度使您可以降低能源成本（天然气）并提高该过程的经济和环境效率。
Valery Stolbov，“计算数学，力学和生物力学”系教授PNIPU，技术科学博士 div>