On constructing a random values generator of the input material flow for transport conveyor models based on neural network

Abstract

This study examines a method for constructing a generator of random values of the input material flow to form a training data set for highly efficient transport conveyor models based on a neural network. A comparative analysis of the experimental, approximated and generated realizations for the input material flow of the conveyor type transport system is presented.У даному дослідженні розглядається метод побудови генератора випадкових значень вхідного потоку матеріалу для формування навчального набору даних для високоефективних моделей транспортного конвеєра на основі нейронної мережі. Наведено порівняльний аналіз експериментальних, апроксимованих і згенерованих реалізацій для вхідного потоку матеріалу транспортної системи конвеєрного типу.