CC BY
14
УДК 621.785:669.15-194.2 doi: 10.31498/2225-6733.36.2018.142551
© Мiрошниченко В.1.1, CiMKiH О.1.2
1М1ТАЦ1ЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ВОДОПОВ1ТРЯНОГО ОХОЛОДЖЕННЯ МЕТАЛОПРОДУКЦП НА БАЗ1 АНАЛ1ТИЧНО1 МОДЕЛ1 ПРЕДИКТИВНОГО УПРАВЛ1ННЯ
На баз/ ранше розробленог аналтичног моделг предиктивного управлтня охоло-дженням металопродукцИ з застосуванням водоповтряного туману (ВПТ) створено програмне забезпечення для реал1зацИ' таког модел1 з метою тдвищення шви-дкодИ та стабтъност1 управлтня вторинним охолодженням (ВО) безперервно-литих сляб\в (БЛС). Виконано ¡мтацтне моделювання процесу ВО БЛС з викорис-танням промислових значенъ технолог1чних параметр1в процесу безперервного роз-ливання стал1 та гх можливих в1дхиленъ i показано високу адекваттстъ розробленог аналтичног модел1 управлтня щодо прогнозування наданих траекторт ВО БЛС. Встановлено зменшення в1дхиленъ фактичног температури металу БЛС при застосування розробленог аналтичног модел1 не менш тж вдв1ч1 у пор1внянт з умовами д1ючого виробництва, що засв1дчуе високу ефективтстъ запропонованого змоделъованого тдходу до управлтня ВО БЛС з точки зору забезпечення високих показниюв якост1 БЛС та продуктивност1 роботи МНЛЗ.
Ключовi слова: охолодження водоповтряним туманом, аналтична моделъ предиктивного управлтня, вторинне охолодження безперервно-литих сляб1в.
Мирошниченко В.И., Симкин А.И. Имитационное моделирование водовоздушного охлаждения металлопродукции на базе аналитической модели предиктивного управления. С применением ранее предложенной аналитической модели предиктив-ного управления охлаждением металлопродукции с исполъзованием водовоздушного тумана (ВПТ) разработано программное обеспечение для реализации такой модели с целъю повышения быстродействия и стабилъности управления вторичным охлаждением (ВО) непрерывно-литых слябов (НЛС). Показана высокая адекватностъ разработанной модели управления при прогнозировании заданных траекторий ВО НЛС. Установлено уменъшение отклонений фактической температуры слябов не менее чем вдвое по сравнению с неуправляемым ВО НЛС, что свидетелъствует о высокой адекватности предложенного смоделированного подхода. Ключевые слова: аналитическая моделъ предиктивного управления, водовоздуш-ный туман, вторичное охлаждение непрерывно-литых слябов.
V.I. Miroshnichenko, O.I. Simkin. Computer simulations of the air-mist cooling of steel flat products based on an analytic predictive control model. A computer software was created to realize the previously developed analytic model for predictive control of the air-mist cooling for a steel flat product. The analytic control model comprises an analytic model of the control object and a novel method for the cooling predictive control. The control object model in turn is based on the previously deduced differential equation analytically defining target time dependence of the water-air volume relation providing meeting the «additivity» rule requirements to the volumes and consumptions of the mixture components. Further, the metal temperature, the heat transfer coefficient, heat fluxes and other cooling process characteristics are determined analytically together with their quantitative relations with the continuous casting technology parameters: casting speed, liquid metal initial temperature etc. High adequacy of the object model was shown by the
1 ст. викладач, ДВНЗ «Приазовський державний техтчний ушверситет», м. MapiynoMb, miroviktoria@gmail. com
2 канд. техн. наук, доцент, ДВНЗ «Приазовський державний техтчний ушверситет», м. MapiynoMb, simkin@,ukr. net
metal target cooling trajectory predictions. The predictive control method proposed is based on the on-line temperature and the water-air volume relation measurements with further quantitative predictions of above values for each next time of their measurement with use of the object analytic model. The corresponding target levels of the above parameters in turn are also specified by the same model use. The control action at a time is generated based on comparing the predicted and the target levels of the control parameters for the nearest measurement time. A corresponding computer JavaScript based software was developed. The software was applied to control a simulated air-mist secondary cooling of continuous cast slabs. The real values of the continuous casting technology parameters and their scattering ranges were used as input simulation characteristics. Over twice reduction in simulated slab temperature scattering ranges was obtained by the proposed model application to control the secondary cooling comparing the uncontrolled process. High workability of the proposed control modeling approach was demonstrated. Keywords: air-mist cooling, analytic predictive control model, continuous cast slab secondary cooling.
Постановка проблеми. Застосування водоповггряних сумшей (ВПС) рiзних титв: вода, що розпилюсться тд високим тиском, (sprayed water) або водоповггряний туман (ВПТ) (airmist), е достатньо розповсюдженими методами охолодження сучасно! промислово! металопро-дукцп [1, 2]. Особливого поширення натепер набуло використання спреерного розпилення води задля вторинного охолодження (ВО) безперервно-литих слябiв (БЛС) у машинах безперервного лиття заготаок (МБЛЗ) [3]. Актуальними проблемами промислового використання водоповгг-ряного охолодження (ВПО) БЛС залишаються:
- розширення дiапазонiв регулювання швидкосп ВО БЛС за рахунок використання не тшьки спреерного охолодження, але i ВПТ;
- тдвищення швидкоди та стабшьносп процесу управлшня ВО;
- забезпечення предиктивного характеру процесу управлшня ВО БЛС.
Ключовим напрямком виршення цих проблем е вдосконалення АСУ ТП ВО БЛС. На те-першнш час розроблено та використовуеться декшька рiзновидiв моделей управлшня ВО БЛС [4], спшьними особливостями яких е:
- застосування в якосп математично! моделi процесу тепловщведення системи диферен-цшних рiвнянь математично! теори теплопровщностц
- обов'язкове використання додаткових емтричних стввщношень мiж теплофiзичними характеристиками процесу ВО та параметрами технологи розливання стал^ задля адаптацп за-гально! теори до специфiчних умов виробництва.
При використанш ВПТ пiд час ВО БЛС, застосування юнуючих моделей потребуе, в принцит, аналiзу теплопередавання вiд металу до кожного з компонента сумiшi «вода-повггря» в умовах невизначених процешв фiзично! та теплово! взаемодi! повiтря з краплями води [5]. За цих обставин значно ускладнюеться та уповшьнюеться процес управлшня ВО. Во-чевидь, аналопчним чином на ефективнiсть вказаного процесу впливае також використання згаданих вище емтричних стввщношень. О^м викладеного, з одного боку, моделi управлш-ня ВО БЛС, як використовуються натепер, не забезпечують його предиктивний характер, а з шшого боку - юнуючи моделi предиктивного управлiння е високоефективними при аналiзi ста-цюнарних процесiв та таких, що мають повiльний розвиток [6], що не вщповщае реальним промисловим умовам ВПО металопродукцп.
Аналiз останшх дослiджень i публiкацiй. Основою розроблено! аналiтично!' моделi управлiння е едине базове диференцшне рiвняння (аналiтична модель об'екту управлшня), яке визначае таку часову залежтсть коефщенту об'емно! частки води Р(т), що забезпечуе повне дотримання стввщношень адитивносп мiж об'емами: Vw, Va та витратами Qw, Qa, вщповщно, води та повiтря пiд час ВПО [7] в залежносп вщ геометричних розмiрiв заготiвки; початкового та кшцевого значень температури металу; швидкосп безперервного розливання сталi, теплоте-хшчних характеристик охолоджуючих середовищ та ш. На практицi використання вказаного рiвняння надае можливiсть запобiгати розвитку нелшшних явищ пiд час ВПО, утворенню над-лишку або дефiциту кожного з компонента ВПТ, що створюе пщгрунтя для забезпечення висо-ко! стабiльностi та якостi процесу ВО БЛС. Дослщження показали високу адекватшсть розроб-
лено1 аналiтичноï моделi ВО БЛС з застосуванням ВПТ як вщносно юнуючих типових експе-риментальних даних щодо температури металу в 30Hi ВО промислових МБЛЗ, так i у nopiBMH-ш з результатами вщповщних poзpахункiв з використанням iснуючих моделей ВО БЛС [8, 9].
Мета роботи - розробити програмне забезпечення для pеалiзацiï рашше poзpoбленoï аналiтичнoï мoделi упpавлiння вoдoпoвiтpяним охолодженням металопродукцп [7, 8], що за-безпечуе висoкi стабiльнiсть та швидкoдiю, а також предиктивний характер процесу управлшня ВО БЛС.
Виклад основного MaTepiany. З метою pеалiзацiï можливостей poзpoбленoï аналiтичнoï мoделi об'екту упpавлiння щодо прогнозування паpаметpiв процесу ВПО було розроблено но-вий спoсiб предиктивного управлшня процесом ВО БЛС з використанням ВПТ [10], який вклю-чае до себе:
- визначення фактичних поточних значень: характеристик стану пристро1'в, що регулю-ють об'емну частку води ß(xi), та температури металу T(xi) у певний час 1'хнього вимipювання xi;
- розрахунки пoтpiбних ßn(xi+i), TH(xi+i) та прогнозних ßHp(xi+i), THp(xi+i) значень вказаних характеристик у наступний найближчий момент часу 1'хнього вимipювання xi+1;
- пopiвняння вказаних вiдпoвiдних (пoтpiбних та прогнозних) значень коефщенту oб'емнoï частки води та температури металу з подальшим формуванням тдсумкового керую-чого впливу задля досягнення пoтpiбних значень ßH(xi+1), TH(xi+1) цих паpаметpiв у наступний найближчий час !хнього вимipювання xi+1.
Важливими перевагами запpoпoнoванoï аналогично! мoделi предиктивного упpавлiння е висока адекватнють аналiтичнoï мoделi об'екту управлшня; суттеве зменшення oбсягiв комп'ютерних розрахунюв в pежимi реального часу пopiвнянo з розв'язанням систем диферен-цшних piвнянь, а також здатнiсть аналгшчно визначати неoбхiднi параметри процесу охолодження в будь-який момент часу ВО, що забезпечуе предиктивний характер управлшня процесом ВПО.
Новостворена аналгшчна модель предиктивного управлшня була pеалiзoвана шляхом ро-зробки програмного забезпечення у сеpедoвищi JavaScript. В якосп вихщних характеристик при розрахунках використовували наступш значення паpаметpiв технологи БЛС: геометричш poзмipи дiлянки безпеpеpвнo-литoï загoтiвки з типoвoï низькoлегoванoï стал^ що охолоджуеть-ся за практично однакових умов в секци ЗВО: 250*1250* 1000 мм; температура на початку охолодження в ЗВО: Т0 = 1350°С; кшцева температура перебування БЛС у ЗВО: Тк = 920°С; шви-дкiсть розливки сталк Vp = 0,8 м/хв.; кoефiцiенти теплoпеpедачi води пiд тиском та повиря: аВ « 25000 Вт/(м2К), аи » 40 Вт/(м2К), вiдпoвiднo.
На рис. 1 наведено графши poзпoдiлiв температури T(x) БЛС з низьколегованих констру-кцiйних сталей за довжиною ЗВО згiднo: розрахунюв [8, 9] з використанням юнуючих моделей (крива 1), експериментальних даних [9] (крива 2) щодо рацюнальних pежимiв ВО БЛС, як за-безпечують мiнiмальну ймoвipнiсть утворення трщин, а також вiдпoвiднo до poзpoбленoï ана-лiтичнoï мoделi (крива 3). Розрахунки з застосуванням poзpoбленoï мoделi виконувались за вказаних вище значень технoлoгiчних паpаметpiв та початкового piвня ß: ß0 = 0,19. Пopiвняння наведених даних призводить до висновюв про достатньо високу точнють вiдпoвiднoстi резуль-татiв poзpахункiв зпдно poзpoбленoï мoделi з експериментальними даними, а також необхщ-нiсть бшьш пoвiльнoгo охолодження БЛС у ЗВО у пopiвняннi з прогнозами юнуючих моделей задля надшного запoбiгання утворенню тpiщин.
Розрахунки пoтpiбних часових залежностей ßH(x) та TH(x) вiдпoвiднo до poзpoбленoï аналь тичнoï мoделi були також виконаш з застосуванням новоствореного програмного забезпечення. Моделювання фактичних значень ß,j,(x) та Тф(x) здiйснювалoсь на пiдставi вiдпoвiдних експери-ментальних промислових даних, шляхом генерування випадкових чисел за нормальними законами розподшення iз сеpеднiми значеннями ßH(x), TH(x) та середньоквадратичними стандартними вiдхиленнями Sß = 0,02 та ST = 5°С, вiдпoвiднo. Окpiм того, тд час проведення poзpахункiв Тф(x), вщповщно до poзpoбленoï мoделi [7], було враховано встановлений там аналiтичний зв'язок Т = T(ß), звiдки виникають дoдаткoвi збурення Tф(x), oбумoвленi власними вщхиленнями ßф(x). Хара-ктеpнi дшянки часових залежностей ßф(x) та Тф^), що вiдпoвiдають стацioнаpним умовам щойно згаданого моделювання та poзpахoванi зпдно запpoпoнoванoï аналiтичнoï мoделi за умов вщсут-нoстi упpавлiння, наведено на рис. 2. Змши сигналу неузгодженосп S(x), тобто пiдсумкoвих вiд-
хилень фактичних значень температури металу Тф(т) вiд потрiбних рiвнiв Тп(т) з часом охолодження в ЗВО, показано на рис. 3. Як можна бачити, максимальш абсолютнi значення вказаних пiдсумкових вiдхилень становлять ~30°С, що е достатньо суттевим з точки зору !хнього можли-вого впливу на рiвень внутрiшнiх напружень. Цей факт засвiдчують данi, наведеш на рис. 1 (див. кривi 1 та 2), з яких випливае, зокрема, що зниження температури БЛС на ~20...40°С (крива 1) вiдносно траекторп охолодження (крива 2), яка експериментально визначена як «безпечна» з точки зору утворення «холодних» трiщин, викликае погiршення якост БЛС.
О
О
ч рр
ей
а
г
а и
с
и Н
Довжина ЗВО, м
Рис.1 - Залежносп температури БЛС вiд довжини ЗВО зпдно: крива 1 - розрахун-кiв вiдповiдно до вщомо! моделi [8]; крива 2 - експериментальних даних [9]; крива 3 - розроблено! аналггично! моделi
2
4
6
8
Рис. 2 - Характерш дiлянки часових залежностей фактичних значень сшввщно-шення «вода-повiтря» Рф(т) (а) та температури металу Тф(т) БЛС (б), розрахованi згiдно запропоновано! аналггично! моделi за стащонарних умов моделювання
Сepiя: Техшчш науки p-ISSN: 2225-6733; e-ISSN: 2519-271X
in J-
2000 2500 ЗООО 3500
Час Т, С
Рис. 3 - Типова дшянка часoвoï залежнoстi тдсумкових вiдхилень фактичних значень Тф^) температури металу вiд наданoï траекторп охолодження Tп(x) за вщсут-носп упpавлiння ВО БЛС
Часoвi залежносп фактичнoï температури Tф(x) металу та вщхилень Tф(x)-Tп(x), за умов предиктивного управлшня ВО БЛС вщповщно до poзpoбленoï аналiтичнoï мoделi, наведено на рис. 4. Як можна бачити з рис.4, а, залежнють Тф^), в середньому, достатньо точно вщповщае наданш тpаектopiï охолодження Tп(x), що свщчить про високу стабiльнiсть процесу предиктивного управлшня зпдно з розробленою аналiтичнoï моделлю. Кpiм того, аналiз рис. 4, б вказуе на суттеве зменшення абсолютних значень вщхилень Тф^-Тп^), якi спoстеpiгаються за умов предиктивного управлшня вщповщно до poзpoбленoï аналiтичнoï мoделi (див. рис. 2): макси-мальний абсолютний piвень |Tф(x)-Tп(x)| при застoсуваннi poзpoбленoï мoделi не перевищуе ~15°С на вщмшу вiд ~30°С в умовах ддачого виробництва, що е вкрай небезпечним з точки зору утворення холодних трщин [10].
нч
2000 2500 3000 3500
Час т, с
б)
Рис. 4 - Дшянки часових залежностей фактичнoï температури Тф^) металу БЛС (а) та тдсумкових вщхилень Тф^) вщ наданoï траекторп охолодження Тп^) за умов предиктивного управлшня ВО БЛС згщно poзpoбленoï аналiтичнoï мoделi
Висновки
1. З використанням рашше запpoпoнoванoï аналiтичнoï мoделi процесу ВПО металопродукцп з застосуванням ВПТ та нового способу його предиктивного управлшня, розроблено вщповь дну аналгшчну модель предиктивного управлшня, а також програмне забезпечення в сеpедoвищi JavaScript задля практичного застосування такoï мoделi в умовах промислових АСУ ТП.
2. Розроблене програмне забезпечення застосовано для iмiтацiйнoгo моделювання ВО БЛС в умовах предиктивного управлшня з використанням експериментально визначених вихь дних технолопчних паpаметpiв.
3. Показано високу адекватнють розроблено! аналггично! моделi управлiння щодо про-гнозування наданих траeкторiй ВО БЛС у порiвняннi з експериментальними даними та вщповь дними результатами розрахункiв з використанням вщомих напiвемпiричних моделей.
4. Встановлено зменшення вiдхилень фактично! температури металу БЛС в умовах за-стосування розроблено! аналгшчно! моделi предиктивного управлшня не менш нiж вдвiчi у по-рiвняннi з юнуючими системами АСУ ТП, що засвщчуе високу ефективнiсть розробленого змодельованого тдходу до управлiння ВПО металопродукцi!' з використанням ВПТ.
5. Рiвень стабшзацп температури металу БЛС, що досягасться при використаннi розроблено! моделi предиктивного управлiння, вiдповiдаe експериментально встановленим умовам вщсутносп трiщин у БЛС промислового виробництва [10], що вказуе на перспективнють про-мислового застосування запропоновано! аналгшчно! моделi з метою тдвищення якостi БЛС та ефективносп роботи МБЛЗ.
Перелiк використаних джерел:
1. Gorni A. Accelerated Cooling of Steel Plates: The Time Has Come / A. Gorni, J. Silveira // Journal of ASTM International. - 2008. - № 8. - Рр. 358-365.
2. Чен Дж. Новые системы охлаждения для станов горячей прокатки / Дж. Чен, Т. Найхейс // Сталь. - 2005. - № 9. - С. 44-48.
3. Дюдкин Д.А. Непрерывная разливка металла / Д.А. Дюдкин, В.В. Кисиленко, А.Н. Смирнов. - М. : Теплотехник, 2009. - 528 с. - (Производство стали : в 4-х т.; Т. 4).
4. Evolution of Control Models for Secondary Cooling in Continuous Casting Process of Steel / D. Zhichao, L. Qing, W. Bao, Z. Xiaofeng, J. Zhang // Steel Research International. - 2011. -№ 10. - Рр. 65-73.
5. Measurement of heat flux in dense air-mist cooling : Part I - A novel steady-state technique / C. Hernandez-Bocanegra, A. Castillejos, F. Acosta-Gonzalez, X. Zhou, B. Thomas // Experimental Thermal and Fluid Science. - 2013. - № 44. - Рр. 147-160.
6. Mayne D. Constrained model predictive control: stability and optimality / D. Mayne, А. Rawlings, R. Scokaert // Automatica. - 2000. - № 36. - Pp. 789-814.
7. Мiрошниченко B.I. Програмна реалiзацiя аналгшчно! моделi управлшня процесом вторин-ного водоповпряного охолодження безперервно-литих заго^вок / B.I. Мiрошниченко // Университетская наука-2018 : Междунар. научно-техн. конф. (Мариуполь, 23-24 мая 2018 г.): тез. докл. в 4 т. / ГВУЗ «ПГТУ». - Мариуполь, 2018. - Т. 2. - С. 222-224.
8. Мiрошниченко B.I. Аналгшчне визначення режиму охолодження листового прокату при застосуванш водоповпряно! сумiшi / B.I. Мiрошниченко // Металлургическая и горнорудная промышленность. - 2006. - № 6. - С. 35-37.
9. Моделирование и оптимизация температурного поля непрерывно-литого слитка / И.О. Мищенко [и др.] // Известия высших учебных заведений. Чёрная металлургия. - 2006. - № 3. -С.15-21.
10. Девятов Д.Х. Определение коэффициентов теплоотдачи в зоне вторичного охлаждения МНЛЗ с помощью идентифицируемой математической модели / Д.Х. Девятов, И.И. Пантелеев // Известия высших учебных заведений. Чёрная металлургия. - 1999. - № 8. - С. 62-65.
References:
1. Gorni A. Accelerated Cooling of Steel Plates: The Time Has Come. Journal of ASTM International, 2008, no. 8, pр. 358-365.
2. Cheng J., Nayheis T. Novye sistemy ohlazhdenija dlja stanov gorjachej prokatki [New cooling systems for hot rolling mills]. Stal - Steel Journal, 2005, no. 9, pр. 44-48. (Rus.)
3. Djudkin D.A., Kisilenko V.V., Smirnov A.N. Proizvodstvo stali. Tom 4. Nepreryvnaia razlivka metalla [Manufacture of Steels. V.4. Continuous metal casting]. Moscow, Teplotehnik Publ., 2009, 528 p. (Rus.)
4. Zhichao D., Qing L, Bao F, Xiaofeng Z, Zhang J. Evolution of Control Models for Secondary Cooling in Continuous Casting Process of Steel. Steel Research International, 2011, no. 10, pp. 65-73.
5. Hernandez-Bocanegra С., Castillejos A., Acosta-Gonzalez F., Zhou X, Thomas B. Measurement of heat flux in dense air-mist cooling: Part I - A novel steady - state technique. Experimental
Thermal and Fluid Science, 2003, no. 44, pp. 147-160.
6. Mayne D. Constrained model predictive control: stability and optimality. Automatica, 2000, no. 36, pp. 789-814.
7. Miroshnichenko V. Programna realizacija analitichno! modeli upravlinnja procesom vtorinnogo vodopovitrjanogo oholodzhennja bezperervno-litih zagotivok. Anotatsii dopovidey Mizhn. nauk.-tekhn. konf. «Universitetskaja nauka-2018» [The software for the analytic model of control of secondary air-mist cooling for a steel flat product. Abstracts of Int. Sci.-Tech. Conf. «University science-2018»]. Mariupol, PSTU, 2018, vol. 2, pp. 222-224. (Ukr.)
8. Miroshnichenko V. Analitichne viznachennja rezhimu oholodzhennja listovogo prokatu pri zasto-suvanni vodopovitrjano! sumishi. [An analytic modeling the rolled sheet air-mist cooling]. Metal-lurgicheskaja i gornorudnaja promyshlennost' - Metallurgical and Mining Industry, 2006, vol. 6, pp. 35-37. (Ukr.)
9. Mishchenko I.O., Dub A.B., Makarycheva E.V. Modelirovanie i optimizacija temperaturnogo pol-ja nepreryvno-litogo slitka [Temperature field modeling and optimization for continuous cast billets]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Chernaia metallurgiia - Izvestiya. Ferrous metallurgy, 2006, no. 3, pp. 15-21. (Rus.)
10. Deviatov D. Opredelenie kojefficientov teplootdachi v zone vtorichnogo ohlazhdenija MNLZ s pomoshh'ju identificiruemoj matematicheskoj modeli [Heat transfer coefficient calculations in secondary cooling zone of continuous caster by using an identified mathematic model]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Chernaia metallurgiia - Izvestiya. Ferrous metallurgy, 1999, no. 8, pp. 62-65. (Rus.)
Рецензент: С.А. Чичкарьов
д-р техн. наук, проф., ДВНЗ «ПДТУ»
Стаття надшшла 13.03.2018
УДК 622.83 сЫ: 10.31498/2225-6733.36.2018.142552
© Добровольская Л.А.1, Клюев Д.С.2
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТЕПЕНИ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В ПРОМЫШЛЕННОМ РЕГИОНЕ
В статье рассмотрена возможность использования искусственных нейронных сетей (НС) для прогнозирования степени загрязнения атмосферного воздуха в промышленном регионе. Разработана многослойная нейронная сеть, позволяющая спрогнозировать уровень загрязнения на основе данных о текущем качестве воздуха, текущих погодных условиях, прогнозе погоды, времени суток и дня недели. Прогноз составляется для каждого часа, для каждой станции, каждого загрязнителя. Горизонт прогнозирования составляет 6 часов. Определено, что максимальная точность достигается при использовании 30 нейронов на скрытом слое, что является оптимальным решением, дающим лучшую точность прогноза. Подтверждено, что создание одной универсальной нейронной сети, которая будет прогнозировать уровень загрязнений для любой станции региона, не дает точного прогноза, т. к. станции находятся в разных средах.
Ключевые слова: прогнозирование, загрязнение атмосферного воздуха, предикторы, искусственная нейронная сеть, нейроны, настройка нейронной сети, обучение нейронной сети.
1 канд. техн. наук, доцент, ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь, ludmila dobrovolskava@Mail.ru
2 студент, ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет», г. Мариуполь
