АНАЛІЗ ТА ПОРІВНЯННЯ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ПАРАМЕТРІВВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ СУШІННЯ ЗЕРНОВИХ КУЛЬТУР

Анотація

У статті проведено систематичний аналіз та порівняння методів прогнозування параметрів виробничих процесів сушіння зернових культур. Розглянуто методи статистичного прогнозування, фізичного моделювання, нейронних мереж, нечіткої логіки та адаптивних нейро-нечітких систем виведення, а також гібридні підходи. Для кожного класу методів охарактеризовано переваги та обмеження при застосуванні до задач управління сушінням зерна. Показано, що класичні методи (ARIMA, PID-регулятори) не забезпечують достатньої точності через нелінійну та нестаціонарну природу процесу. Підходи на основі нечіткої логіки та ANFIS демонструють можливість інтерпретованого управління зі скороченням числа параметрів моделі. Методи глибокого навчання (LSTM, GRU, GCN+Transformer) забезпечують ефективне моделювання просторово-часових залежностей температурного поля. Гібридні підходи, зокрема поєднання механістичних та дата-дривних методів, дозволяють досягнути максимального відхилення вологості на виході не більше ±0,58–0,3%. Наведено порівняльну таблицю методів та структурну схему класифікації. Зроблено висновок про доцільність розробки інтелектуальних гібридних систем прогнозування для задач управління зерновими сушарками.