Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/10015
Название: Комп'ютерна система моніторингу та прогнозування ремонтів залізничного рухомого складу на основі стохастично-параметричної моделі
Авторы: Лукань, О. А.
Ключевые 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 публикации: 2026
Издательство: Івано-Франківськ
Библиографическое описание: 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.
Краткий осмотр (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 (Унифицированный идентификатор ресурса): http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/10015
Располагается в коллекциях:Дисертації

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
d792.pdf2.82 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики  Google Scholar


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.