Многомерный корреляционно-регрессионный анализ химических показателей топлива
Данная статья посвящена исследованию способов применения методов системного анализа для анализа физико-химического состава топлива, производимого смешением нескольких компонентов в соответствующих пропорциях. В рамках решения поставленной задачи был проведен отбор наиболее влиятельных факторов методом корреляционно-регрессионного анализа. Для обеспечения математического решения поставленной задачи в рамках программы использовался метод последовательного квадратичного программирования (SLSQP), реализованный в методе «minimize» библиотеки SciPy для языка программирования Python. В статье приводятся результаты разработки приложения для расчета пропорций смешения топлива с заданными характеристиками, позволяющего оптимизировать указанный процесс.
Авторы: Д. И. Демченко, И. М. Новожилов
Направление: Информатика, вычислительная техника и управление
Ключевые слова: информационные технологии, системный анализ, нефтепереработка, корреляционно-регрессионный анализ, нелинейное программирование, Python
Открыть полный текст статьи