О чём рассказывается в презентации:
Презентация посвящена использованию нейронных сетей для прогнозирования газопотребления, что становится критически важным в условиях растущей волатильности спроса на газ. Рассматриваются современные архитектуры, такие как LSTM и трансформеры, которые позволяют эффективно анализировать сложные временные ряды. Также акцентируется внимание на важности качества данных и гибридных моделей для повышения точности прогнозов и оптимизации работы газотранспортных систем.
Оглавление
Использование нейронных сетей для прогнозирования газопотребления
Прогнозирование спроса на газ — критический фактор энергетической безопасности
Архитектуры нейросетей для анализа сложных временных рядов
Гибридные модели повышают точность прогнозирования
Мультифакторная модель данных как основа надежности
Показатели эффективности нейросетевых решений
Снижение издержек через внедрение ИИ
Преодоление разрыва между прототипированием и эксплуатацией
Проблема интерпретируемости и объяснимости моделей
Риски некачественной подготовки данных
Перспективы развития отрасли до 2030 года
Технологический цикл внедрения прогнозных ИИ-систем
Ключевые выводы
Спасибо за внимание
