Комп’ютерно-інтегрована система автоматизації виробництва біогазу заданої якості

Abstract

У дипломній роботі досліджено процес прогнозування виходу біогазу з використанням інтелектуальних методів моделювання на базі штучних нейронних мереж. Основну увагу зосереджено на побудові моделей багатошарового перцептрона та радіально-базисної функціональної мережі для оцінки продуктивності біогазових установок на основі вхідних фізико-хімічних параметрів сировини, зокрема температури, органічного навантаження, вмісту сухих речовин та сухої маси інокулянту. Запропоновано методику попередньої обробки даних, що включає видалення викидів, нормалізацію та логарифмування цільових змінних. Розроблено програмну реалізацію моделей у середовищі MATLAB із подальшим розбиттям вибірки на тренувальну, валідаційну та тестову множини. Проведено порівняльний аналіз точності моделей на основі метрик RMSE, MAE та коефіцієнта детермінації R². Візуалізація результатів підтвердила здатність моделей ефективно імітувати реальні значення з достатнім рівнем точності. Результати дослідження можуть бути використані для інтеграції інтелектуального прогнозування в комп’ютерно-інтегровані системи управління біогазовими установками, що сприятиме підвищенню енергоефективності та стабільності виробничих процесів.