Использование методик регуляризации для повышения стабильности прогнозов в условиях шумных данных в промышленной автоматизации

В статье рассматриваются современные подходы к применению методов регуляризации — гребневого (Ridge) и лассо (LASSO) — в задачах прогнозирования параметров технологических процессов в условиях промышленной автоматизации. Особое внимание уделяется решению проблем, связанных с высокой размерностью признакового пространства и наличием шумов в исходных данных, характерных для производственной среды. Представлены теоретические основы указанных методов, их особенности и механизмы, позволяющие снижать переобучение моделей и обеспечивать их устойчивость при варьирующихся входных данных. Проведено экспериментальное сравнение эффективности регрессионных моделей с регуляризацией на основе реальных производственных выборок, включая временные ряды с пропущенными и искаженными значениями. Полученные результаты демонстрируют повышение точности прогнозов, устойчивости моделей и, как следствие, надежности работы автоматизированных систем мониторинга и управления. Эти методы помогают справляться с шумом в данных, избегать переобучения и выделять ключевые параметры, что особенно важно в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и сложных производственных систем.