1 documents found
Information × Registration Number 2123U001469, Article popup.category Стаття, Опубліковано Title PREDICTION OF FAILURES OF SHIP NAVIGATION SYSTEMS USING MACHINE LEARNING METHODS popup.author Maranov O.Maranov O. popup.publication 15-09-2023 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3046 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Метою статті є розробка методу використання випадкового лісу для прогнозування відмов суднових навігаційних систем з високим ступенем точності для підвищення безпеки на морі. Суднові навігаційні системи відіграють важливу роль у безпеці судноплавства. Вони надають капітанам суден інформацію про їх місцезнаходження, погоду та інші умови, які можуть вплинути на безпеку судна. Однак навігаційні системи суден також схильні до збоїв. Помилки в навігаційних системах можуть призвести до зіткнень, затоплення та інших небезпечних ситуацій. У статті запропоновано використовувати алгоритм випадкового лісу для прогнозування відмов суднових навігаційних систем. Алгоритм випадкового лісу – це техніка машинного навчання, яка може бути використана для побудови моделей, здатних передбачити ймовірність події. У даному випадку подією є вихід з ладу навігаційної системи. Алгоритм випадкового лісу працює шляхом побудови ряду дерев рішень. Кожне дерево рішень будується на підвибірці даних. Підвибірка даних здійснюється випадковим чином. Потім алгоритм об'єднує передбачення всіх дерев рішень для отримання остаточного прогнозу. У статті продемонстровано, що алгоритм випадкового лісу може бути використаний для прогнозування відмов суднових навігаційних систем з високим ступенем точності. Використовувався набір даних з 1 000 записів. Набір даних містив дані з датчиків, а також мітку, яка вказувала, чи була навігаційна система справною на той момент часу. Модель була навчена на 80% набору даних, а 20% набору даних було використано для перевірки точності моделі. Точність моделі на тестовому наборі склала 95%. Таким чином, результати показують, що алгоритм випадкового лісу може бути використаний для підвищення безпеки на морі. З його допомогою можна запобігти відмовам навігаційних систем суден, що може запобігти зіткненням, затопленням та іншим небезпечним ситуаціям. popup.nrat_date 2026-04-19 Close
Article
Стаття
Опубліковано
Maranov O.. PREDICTION OF FAILURES OF SHIP NAVIGATION SYSTEMS USING MACHINE LEARNING METHODS
:
published. 2023-09-15;
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», 2123U001469
1 documents found
search.subscribing
search.subscribe_text
Updated: 2026-04-20
