Труды КНЦ. Технические науки. – 2026. - № 2

В табл. 3 представлен сравнительный анализ фактических и предсказанных значений оценочных наборов эмпирических данных с указанием процента ошибки прогнозирования для каждого случая и средней ошибки для всего набора данных. Таблица 3 Сравнительный анализ точности прогноза третьего и четвертого набора данных Comparative analysis o f the forecast accuracy o f the third еnd fourth data set Y1 Y2 Y3 Y4 Факт. Пред. % ош. Факт. Пред. % ош. Факт. Пред. % ош. Факт. Пред. % ош. Третий набор данных 0 0 0,0 1 1 0,0 17,0 17,3 1,8 17,0 16,6 2,4 0 0 0,0 1 1 0,0 16,5 16,4 0,6 16,5 15,6 5,5 0 0 0,0 1 1 0,0 17,0 17,3 1,8 17,0 16,6 2,4 0 0 0,0 1 1 0,0 17,0 17,3 1,8 17,0 16,8 1,2 1 1 0,0 1 1 0,0 20,0 20,3 1,5 20,0 19,4 3,0 0 0 0,0 1 1 0,0 22,0 21,7 1,4 22,0 21,7 1,4 0 0 0,0 1 1 0,0 20,0 20,3 1,5 20,0 19,4 3,0 0 0 0,0 1 1 0,0 20,0 20,3 1,5 20,0 19,6 2,0 0 0 0,0 1 1 0,0 20,0 20,4 2,0 20,0 19,9 0,5 1 1 0,0 1 1 0,0 22,0 21,8 0,9 22,0 21,6 1,8 0 0 0,0 2 2 0,0 30,0 30,2 0,7 15,0 14,9 0,7 0 0 0,0 2 2 0,0 27,0 27,3 1,1 15,0 15,0 0,0 0 0 0,0 2 2 0,0 24,0 24,5 2,1 14,0 14,1 0,7 0 0 0,0 2 2 0,0 30,0 30,7 2,3 18,0 17,5 2,8 0 0 0,0 2 2 0,0 30,0 30,7 2,3 18,0 17,7 1,7 0 0 0,0 2 2 0,0 27,0 27,3 1,1 15,0 15,0 0,0 0 0 0,0 2 2 0,0 40,0 40,2 0,5 22,0 20,9 5,0 1 1 0,0 1 1 0,0 16,0 15,5 3,1 16,0 16,7 4,4 1 1 0,0 1 1 0,0 22,0 21,9 0,5 22,0 21,9 0,5 1 1 0,0 1 1 0,0 20,0 19,9 0,5 20,0 20,3 1,5 0 0 0,0 2 2 0,0 31,0 31,6 1,9 16,0 16,0 0,0 0 0 0,0 2 2 0,0 30,0 30,7 2,3 18,0 17,7 1,7 0 0 0,0 2 2 0,0 38,0 38,3 0,8 20,0 19,5 2,5 Средн. 0,0 0,0 1,7 3,0 Четвертый набор данных 1 1 0,0 6 6 0,0 132,0 127,2 3,6 22,0 22,0 0,0 1 1 0,0 1 1 0,0 20,0 20,3 1,5 20,0 19,6 2,0 1 1 0,0 5 5 0,0 89,0 91,8 3,1 22,0 22,0 0,0 1 1 0,0 2 2 0,0 25,0 25,4 1,6 11,0 11,4 3,6 1 1 0,0 2 2 0,0 32,0 31,7 0,9 15,0 15,5 3,3 0 0 0,0 3 3 0,0 43,0 42,0 2,3 6,0 6,2 3,3 0 0 0,0 1 1 0,0 17,0 17,3 1,8 17,0 17,1 0,6 1 1 0,0 2 2 0,0 20,0 20,6 3,0 8,0 8,6 5,0 Средн. 0,0 0,0 2,2 2,2 Заклю чени е На примере процесса ускоренного охлаждения арматурного проката в потоке сортопрокатного стана показан процесс создания модели предсказания с использованием методов машинного обучения.