Ang mga siyentipiko sa Perm polytechnic nakaugmad usa ka intelihente nga module alang sa pagdumala sa lokal nga sistema sa suplay sa kainit. Ang Neucati makatabang sa tukma ug dali nga makalkulo ang temperatura sa coolant sa exit sa boiler room. Gitugotan ka sa teknolohiya nga magpadayon kini sa mga termino sa mga konsumedor, paglikay sa dili makatarunganon nga epekto sa coolant ug makatipig pondo sa pagpainit. Ang pag-uswag wala'y mga analogue sa Russia.
Karon ang mga yunit sa pagpugong kaylap nga gigamit, nga awtomatiko nga gisuportahan ang gitakda nga temperatura sa outlet sa kwarto sa boiler. Ang mga kinahanglanon nga kantidad nagtino sa operator, panguna nga nagpunting sa thermometer ug magamit nga feedback. Ang among pag-uswag naglangkit sa pagpugong gamit ang mga neural network, nga gigamit sa mga kalkulasyon dili lamang sa karon nga kantidad sa temperatura sa ambient, apan usab usa ka makatarunganon nga forecast. Gitugotan ka niini nga mag-una sa temperatura sa carrier ug paglikay sa paglangan, nag-ingon ang Associate Propesor sa Department of Technical Scientive nga si Vladimir Onistkiv.
Alang sa pagtudlo Neuralo, ang mga siyentipiko naggamit usa ka daghang kantidad sa istatistika. Naglakip kini sa mga synchronized coolant temperatura sa lainlaing mga punto sa thermal network ug temperatura sa ambient.
Gisulayan sa mga siyentipiko ang intelihenteng module pinaagi sa pag-type niini sa usa ka software ug hardware awtomatiko nga kontrol sa Aurora Control. Ang thermal balanse sa mga serbisyo sa balay ug komunal, nga naugmad ug gigamit ang usa sa mga kompanya sa teritoryo sa Perm. Ingon usa ka sangputanan, ang komplikado nagtugot kanimo sa awtomatikong pag-adjust sa temperatura sa coolant sa outlet sa kwarto sa boiler, gihatagan ang pagtagna sa pag-usab sa kahimtang sa panahon.
Aron masiguro ang komportable nga mga kahimtang sa mga balay sa konsyumer, ang mga organisasyon sa suplay sa init kinahanglan kanunay nga bantayan ang kahimtang sa temperatura sa network. Apan kini nga serbisyo wala pa magamit alang sa kadaghanan nga mga thermal nga kompanya, mao nga gisiguro nila ang ilang mga peligro, nga nagpadayon sa mas taas nga temperatura sa tag-iya sa thermal carrier. Ingon usa ka sangputanan, ang mga residente kanunay nga napugos sa pag-overpay alang sa mga gamit, nagpatin-aw sa tigdukiduki.
Sumala sa mga siyentipiko, ang paggamit sa neural network sa proseso sa pagpugong sa heat network nagtugot kanimo sa pagluwas sa gasolina ug mapugngan ang pag-overat. Sa kalit nga pagbag-o sa panahon, kini nga epekto mahimong labi ka hinungdanon. Ang mga pagtipig sa gas mahimong makaabut sa 10-15%, depende sa gawas nga temperatura sa hangin ug sa kinatibuk-ang kahimtang sa heat network.
Ang Multileryer Neural Networks ug lawom nga mga network sa pagkat-on makahimo sa pagtagna sa gikinahanglan nga temperatura sa boiler, nga gihatag sa forecast sa panahon ug mga bahin sa kalihukan sa coolant.
Sa proseso sa paghimo sa usa ka intelihente nga module, gisusi sa mga siyentista ang lainlaing klase sa neural network. Ang katapusang arkitektura naglangkob sa 224 nga mga neuron, nga gimando sa tulo nga mga sapaw. Ang pagkalkula sa temperatura sa coolant sa outlet sa boiler room naghatag kanang mga kantidad sa temportar sa ganghaan sa balay nga gikinahanglan ang mga sukdanan.