Abstract
The article is devoted to the creation of an algorithm for long-term prediction of the values of the MPR. The paper analyzes the influence of various methods of processing raw values of the maximum applicable frequency on the results of machine learning algorithms, such as linear regression and XGBoost. As processing techniques, the Savitsky -Goley filtration method and the isolated forest algorithm were used to determine emissions for the daily course of the MPR.
Highlights
The article is devoted to the creation of an algorithm for long-term prediction of the values of the MPR
The paper analyzes the influence of various methods of processing raw values of the maximum applicable frequency on the results of machine learning algorithms, such as linear regression and XGBoost
Данный алгоритм возвращает коэффициент «аномальности» для каждого временного отсчета, затем исследователем выбирается пороговое значение этого коэффициента, которое подбирается в зависимости от уровня выбросов во временном ряду
Summary
ФГБОУ ВО Поволжский государственный технологический университет, студент магистратуры 2-го курса, гр. Статья посвящена созданию алгоритма долгосрочного прогнозирования значений МПЧ. В работе проанализировано влияние различных методов обработки сырых значений максимально применимой частоты на результаты выполнения алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия и XGBoost. В качестве приемов обработки применялась фильтрация методом Савицкого — Голея и алгоритм изолированного леса для определения выбросов для суточного хода МПЧ.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
