ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ КЛАСТЕРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ С ОБЩЕЙ ЧАСТЬЮ
Авторы:
1.
Иркутский государственный университет путей сообщения
(д-р техн. наук, профессор; профессор кафедры информационных систем и защиты информации)
Иркутск, Иркутская область, Россия
Иркутск, Иркутская область, Россия
2.
Иркутский государственный университет путей сообщения
(ассистент кафедры информационных систем и защиты информации)
Россия
Россия
3.
Иркутский государственный университет путей сообщения
Тип:
Статья
Страницы:
с 142
по 145
Статус:
Опубликован
Получено:
14.01.2026
Одобрено:
02.03.2026
Опубликовано:
05.04.2026
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
КЛАСТЕРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОБЩЕЙ ЧАСТЬЮ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ, ЗАДАЧА ЛИНЕЙНО-БУЛЕВА ПРОГРАММИРОВАНИЯ, СРЕДНЯЯ ПРОЦЕНТНАЯ ОШИБКА, ГЭС, ГИДРОАГРЕГАТ
Аннотация:
В работе дан краткий обзор публикаций по различным вопросам разработки методов построения кластерных моделей различного типа и прикладной направленности. В частности, упомянута задача прогнозирования оставшегося срока службы при техническом обслуживании авиадвигателя в различных условиях эксплуатации, решаемая с помощью самоадаптивного подхода к динамической кластеризации для отбора полезных мультимодальных данных в различные кластеры, каждый из которых имеет постоянную тенденцию к деградации. Рассмотрено расширение известного алгоритма k-средних на многокритериальную структуру, которое основано на определении многокритериального расстояния на основе предпочтений, определенных лицом, принимающим решения. Приведено краткое изложение методологии кластеризации для прямой группировки временных рядов и автоматической стратегии рекурсивного поиска для анализа энергетической периодичности в этих рядах, а также новой модели нечетких временных рядов, которая может интерполировать исторические данные для эффективного прогнозирования на будущее и в рамках которой после нормализации исходных данных создается автоматический алгоритм для определения подходящего количества кластеров и нахождения нечетких связей каждого элемента в последовательности с установленными кластерами. Представлено сжатое описание нового метода инкрементного нечеткого кластерного ансамбля, основанного на идее объединения задачи кластерного анализа с методами классификации, а также подхода к групповой кластеризации для улучшения процесса категоризации при планировании рабочих нагрузок в облачных центрах обработки данных. В статье предложен способ идентификации параметров кластерной линейной регрессии с общей частью и группировки переменных в соответствующих множествах индексов, предполагающий сведение этой задачи к задаче линейно-булева программирования. Построены кластерная и обычная линейная модель функционирования гидроагрегата одной из ГЭС Сибири. Проведен их краткий анализ.
В работе дан краткий обзор публикаций по различным вопросам разработки методов построения кластерных моделей различного типа и прикладной направленности. В частности, упомянута задача прогнозирования оставшегося срока службы при техническом обслуживании авиадвигателя в различных условиях эксплуатации, решаемая с помощью самоадаптивного подхода к динамической кластеризации для отбора полезных мультимодальных данных в различные кластеры, каждый из которых имеет постоянную тенденцию к деградации. Рассмотрено расширение известного алгоритма k-средних на многокритериальную структуру, которое основано на определении многокритериального расстояния на основе предпочтений, определенных лицом, принимающим решения. Приведено краткое изложение методологии кластеризации для прямой группировки временных рядов и автоматической стратегии рекурсивного поиска для анализа энергетической периодичности в этих рядах, а также новой модели нечетких временных рядов, которая может интерполировать исторические данные для эффективного прогнозирования на будущее и в рамках которой после нормализации исходных данных создается автоматический алгоритм для определения подходящего количества кластеров и нахождения нечетких связей каждого элемента в последовательности с установленными кластерами. Представлено сжатое описание нового метода инкрементного нечеткого кластерного ансамбля, основанного на идее объединения задачи кластерного анализа с методами классификации, а также подхода к групповой кластеризации для улучшения процесса категоризации при планировании рабочих нагрузок в облачных центрах обработки данных. В статье предложен способ идентификации параметров кластерной линейной регрессии с общей частью и группировки переменных в соответствующих множествах индексов, предполагающий сведение этой задачи к задаче линейно-булева программирования. Построены кластерная и обычная линейная модель функционирования гидроагрегата одной из ГЭС Сибири. Проведен их краткий анализ.
Ключевые слова:
КЛАСТЕРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОБЩЕЙ ЧАСТЬЮ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ, ЗАДАЧА ЛИНЕЙНО-БУЛЕВА ПРОГРАММИРОВАНИЯ, СРЕДНЯЯ ПРОЦЕНТНАЯ ОШИБКА, ГЭС, ГИДРОАГРЕГАТ
КЛАСТЕРНАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ С ОБЩЕЙ ЧАСТЬЮ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ, ЗАДАЧА ЛИНЕЙНО-БУЛЕВА ПРОГРАММИРОВАНИЯ, СРЕДНЯЯ ПРОЦЕНТНАЯ ОШИБКА, ГЭС, ГИДРОАГРЕГАТ
