Создание суррогатной модели для управления производственным участком на основе машинного обучения

Сербина В.О., Печенина Е.Ю.

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара

Ключевые слова: суррогатная модель, имитационное моделирование, случайный лес, производственный цикл, цифровой двойник, предиктивная аналитика.

Аннотация. Приведены результаты сравнительного анализа точности и вычислительной эффективности суррогатных моделей на основе метода случайного леса при прогнозировании временных характеристик производственного процесса. Суррогатные модели обучены на данных, полученных из имитационной модели процесса. Коэффициент детерминации на тестовой выборке превышает значение 0,65, а относительная ошибка прогнозирования не превышает 8%, время расчёта сократилось более чем в 1800 раз по сравнению с имитационной моделью.