Модель интеллектуальной системы на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур для прогнозирования температуры и подбора кабеля с учетом различных параметров и нагрузок

Основной целью данной работы является разработка интеллектуальной системы на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры для анализа и прогнозирования температуры кабельной жилы с целью предотвращения возможных неисправностей, обеспечения безопасности и повышения надежности работы кабельной инфраструктуры.

Для достижения этой цели были использованы методы машинного обучения и нейронных сетей для анализа и прогнозирования температурных изменений в кабельной линии на основе предыдущих данных.

Гипотеза исследования заключается в том, что использование интеллектуальной системы, основанной на мультиагентной нейрокогнитивной архитектуре, обеспечит высокую точность анализа и прогноза температурного режима кабельной жилы, а также позволит своевременно выявлять потенциально критические изменения в тепловом состоянии кабельной линии.