ПОДГОТОВКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ЦЕНТРОБЕЖНЫХ КОМПРЕССОРОВ

Представлена обобщенная информация о возможных видах предварительной обработки исходных данных и эффективности такой обработки для обучения моделей, основанных на нейронных сетях. В зависимости от задач моделирования и особенностей предметной области могут быть выбраны различные сочетания обработки исходной выборки, а также различные виды активационных функций и архитектуры нейронных сетей. Эффективность предобработки исходных данных показана на нейросетевых моделях энергетических характеристик центробежных компрессоров. Исключение выбросов в выборке и нормализация исходных данных позволили повысить точность модели на 1,5 % по сравнению с моделью, обученной на ненормализованных данных. Актуальность обработки и подготовки данных подтверждают работы зарубежных коллег, которые используют предобработку данных для создания нейросетевых моделей в различных предметных областях.