Прогностична модель стану GNSU з використанням аналізу великих даних та нейронних мереж - Турчин, О.Б. (КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, 2024)
Це дослідження спрямоване на створення прогностичної моделі для глобальних навігаційних супутникових систем (GNNS) шляхом поєднання аналізу великих даних і вдосконалених нейронних мереж. Вирішення проблем виходить на перший план, коли ми плануємо підвищити надійність і стійкість систем супутникової навігації за допомогою аналітики даних і використання історичних даних і даних у реальному часі. Методологія: Методології дослідження охоплюють інтеграцію наборів даних супутникової телеметрії, навколишнього середовища та історичної системи, включаючи обробку та систематичний збір даних. Аналіз великих даних використовується для виявлення прихованих шаблонів у даних GNSS, крім того, нейронні мережі, зокрема мережі глибокого навчання, навчені розпізнавати складні нелінійні шаблони, які, можливо, можуть бути симптомами проблеми. Результат: модель демонструє певний ступінь збоїв на ранній стадії, що дозволяє нам застосувати проактивний підхід до проблеми, що зменшує час простою та оптимізує систему в цілому. Якісна оцінка включає такі критерії, як точність, коефіцієнт точності, запам’ятовування та оцінка F1, які демонструють здатність моделей прогнозувати не за допомогою GNSS. За своїм дизайном модель узгоджується з розвитком технологій GNSS і створює нові перешкоди, які необхідно подолати, тому вона залишатиметься корисною в мінливих умовах. Висновок: це дослідження чітко показує, що заповнення прогалин може бути можливим рішенням, за допомогою якого супутникові навігаційні системи будуть вбудовані з можливостями прогнозування незалежно від технологічного середовища, що швидко розвивається. Результати також демонструють способи застосування GNSS для розробки нових технологій навігаційних послуг, наприклад, у секторах транспорту, гірничодобувної промисловості та сільського господарства. Модель не потребує моніторингу та вдосконалення, а адаптація до нових проблем надзвичайно важлива для постійної масштабованості та надійності GNSS.