| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Давыдов, А. И. | - |
| dc.contributor.author | Подгорная, С. О. | - |
| dc.contributor.author | Соколов, М. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-03-14T11:35:51Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-14T11:35:51Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Давыдов, А. И. Интеллектуальный анализ больших данных в энергетике тяги поездов = Big Data mining in the power engineering of train traction / А. И. Давыдов, С. О. Подгорная, М. М. Соколов // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 421–426. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54737 | - |
| dc.description.abstract | Выполнен анализ различных подходов к использованию технологий анализа больших
данных о расходе топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) на тягу поездов для выявления скрытых
закономерностей с целью выработки мероприятий по повышению энергетической эффективности одного из
наиболее энергоемких сегментов энергетического баланса как железнодорожной отрасли, так и в целом
промышленности страны.
Проанализированы основные методы и технологии анализа больших данных с целью их применения
в рассматриваемой предметной области. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | информационные технологии | en_US |
| dc.subject | интеллектуальный анализ | en_US |
| dc.subject | топливные ресурсы | en_US |
| dc.subject | энергетические ресурсы | en_US |
| dc.title | Интеллектуальный анализ больших данных в энергетике тяги поездов | en_US |
| dc.title.alternative | Big Data mining in the power engineering of train traction | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The analysis of various approaches to the use of big data analysis technologies on the
consumption of fuel and energy resources for train traction has been carried out to identify hidden
patterns in order to develop measures to improve the energy efficiency of one of the most
energy-intensive segments of the energy balance of both the railway industry and the country's industry as
a whole.
The main methods and technologies of big data analysis are analyzed in order to apply them in the
subject area under consideration. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|
