Прогнозирование производственных показателей с использованием MLP и LSTM: анализ подходов проектирования - Пономарёв, Д С (Интеллектуальные системы в производстве, 2025)
В статье рассматривается задача прогнозирования производственных показателей с применением методов глубокого обучения на основе полносвязных и рекуррентных нейронных сетей. Основное внимание уделено практической реализации моделей регрессии с использованием многослойного персептрона (MLP) и рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), а также анализу подходов их проектирования с учетом особенностей исходных данных. Работа охватывает полный цикл построения моделей: сбор и предварительную обработку данных, нормализацию признаков, формирование обучающих и тестовых выборок, построение архитектур нейронных сетей, настройку гиперпараметров, процесс обучения, оценку качества прогнозирования и визуализацию результатов. В качестве прикладного примера рассмотрена задача прогнозирования объема производства на основе реальных исторических данных, характеризующих деятельность производственных объектов за многолетний период. Для моделей MLP данные рассматривались как независимые наблюдения, тогда как для LSTM применялось формирование временных последовательностей фиксированной длины, позволяющее учитывать динамику и долгосрочные зависимости показателей. Проведен сравнительный анализ архитектурных решений, вычислительной сложности, требований к ресурсам и точности прогнозирования. Показано, что LSTM демонстрирует более высокую точность при работе с временными рядами за счет учета временного контекста, однако требует значительно больших вычислительных затрат. В то же время MLP характеризуется простотой реализации и более высокой скоростью обучения, что делает ее целесообразной для задач со слабо выраженной временной структурой данных. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании интеллектуальных информационно-аналитических систем для производственного сектора и служат практическим ориентиром при выборе архитектуры нейронной сети в зависимости от характера данных и требований к точности и ресурсам.