Skip navigation
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/10015
Назва: Комп'ютерна система моніторингу та прогнозування ремонтів залізничного рухомого складу на основі стохастично-параметричної моделі
Автори: Лукань, О. А.
Ключові слова: комп’ютерна система
предиктивне технічне обслуговування
моніторінг технічного стану
прогнозування
залишковий ресурс
залізничний рухомий склад
нейронна мережа
машинне навчання
база даних
імовірнісні оцінки
часові ряди
обробка даних
computer system
predictive maintenance
technical condition monitoring
forecasting
residual life
railway rolling stock
neural network
machine learning
database
probabilistic estimates
time series
data processing
Дата публікації: 2026
Видавництво: Івано-Франківськ
Бібліографічний опис: Лукань, Олександр Анатолійович Комп'ютерна система моніторингу та прогнозування ремонтів залізничного рухомого складу на основі стохастично-параметричної моделі : дис. ... д-ра філософії : спец. 123 "Комп'ютерна інженерія" / О. А. Лукань. - Івано-Франківськ, 2026. - 244 с. : рис. - 153-165.
Короткий огляд (реферат): Дослідження присвячено вирішенню наукового завдання щодо підвищення ефективності управління залізничного рухомого складу шляхом розробки та впровадження спеціалізованої комп’ютерної системи моніторингу та прогнозування ремонтів на основі стохастично-параметричної моделі та нейромережевих методів апроксимації параметрів.
The research is devoted to solving the scientific problem of increasing the efficiency of railway rolling stock management by developing and implementing a specialized computer system for monitoring and forecasting repairs based on a stochastic-parametric model and neural network methods of parameter approximation.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/10015
Розташовується у зібраннях:Дисертації

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
d792.pdf2.82 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики  Google Scholar


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.