Анализ возможного применения технологии искусственного интеллекта при управлении системами газоснабжения ПАО "Газпром"

Представлена классификация задач в зависимости от сложности реакций человека и газотранспортной системы на изменения во внешней среде. Описан один из самых распространенных алгоритмов машинного обучения - дерево решений, рассмотрены и оценены различные варианты его реализации. Итогом исследования стало представление концепции функционирования оперативно-диспетчерского управления технологическими процессами в газотранспортной системе с применением проактивного подхода, что позволяет, учитывая прогнозное состояние, наиболее оптимально выбирать режимы работы оборудования.