Рекурентна нейронна мережа з механізмом уваги та Байєсівським наближенням для прогнозування стійкості монорейкового крана на перекидання - Терентьєв, Олександр Олександрович; Соловей, Богдан Анатолійович (Управління розвитком складних систем, 2025)
Дослідження присвячено розробці моделі прогнозування стійкості монорейкового крана у першому положенні. Об’єктом дослідження є процес прогнозування стійкості крана в експлуатаційних умовах. Проблема, що вирішується у роботі, полягає у підвищенні точності прогнозування, яка в класичних рекурентних нейронних мережах обмежена через ефект згасання градієнтів та втрату довгострокових залежностей у часових рядах. У роботі розроблено рекурентну нейронну мережу типу GRU з механізмом уваги та байєсівським наближенням, що дозволяє враховувати вплив попередніх станів системи та оцінювати невизначеність прогнозів. Запропонована архітектура забезпечує стабільність процесу навчання, що підтверджується відсутністю згасання градієнтів та ефективним оновленням ваг. Отримані результати показали, що модель досягає середньоквадратичної помилки 0,009, середньої абсолютної помилки 0,066 і відносної точності 0,96. Це свідчить про можливість прогнозування коефіцієнта стійкості крана з похибкою менше 10% у 96% випадків. Висока точність пояснюється ефективністю механізму уваги, який дозволяє моделі зосереджуватись на найінформативніших параметрах, та байєсівським наближенням, що підвищує надійність прогнозів за рахунок врахування невизначеності. Відмінною рисою розробленої моделі є поєднання рекурентної структури GRU, механізму уваги та стохастичної (байєсівської) параметризації, що забезпечує стабільне навчання, узагальнення результатів і підвищену точність у порівнянні з класичними нейронними архітектурами. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої моделі в інтелектуальних системах моніторингу безпечної роботи монорейкового крана, а також у створенні основи для подальших досліджень, зокрема оцінювання стійкості на зсув, що виникає при переміщенні стріли поперек рейкового шляху.