МЕТОД ГРАДИЕНТНОГО БУСТИНГА ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В МНОГОСЛОЙНОЙ КРИОГЕННОЙ СИСТЕМЕ

Аннотация

В научной статье исследуется эффективность использования модели градиентного бустинга для прогнозирования управленческих решений в многослойных криогенных системах с использованием датасета из 730 наблюдений. Вводятся дополнительные нелинейные признаки, такие как квадратный корень из произведения уровней и давлений газов (He и N2) и уровень азота равный нулю, что позволило улучшить качество моделирования за счет более корректного учёта взаимодействий переменных. Модель градиентного бустинга показала высокую производительность, что подтверждается значением F1-меры 0,925, указывающей на эффективное сочетание точности и полноты предсказаний модели. Анализ матрицы ошибок показал надежную способность модели определять состояния, не требующие вмешательства, при минимальном допущении ошибок второго типа, что критически важно для поддержания стабильности системы. В работе была проведена оценка значимости признаков с использованием значений SHAP, которая подтвердила, что уровни и давления газов являются основными драйверами предсказаний модели. Доказывается эффективность использования градиентного бустинга для прогнозирования управленческих решений в криогенных системах. В перспективе дальнейших исследований возможно применение других моделей машинного обучения, таких как нейронные сети или ансамбли алгоритмов, на текущем объеме данных для сравнения и возможного улучшения результатов. Также целесообразно рассмотреть возможность расширения датасета, что позволит строить более сложные модели и обеспечить более точные и надёжные прогнозы.