Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, кафедра «Электрическая связь», доцент, канд. техн. наук, Санкт-Петербург, Россия, elinabeneta@yandex.ru

Аннотация. Контроль и оценка состояния оборудования в системе мониторинга производится посредством программных модулей. Основная их задача – сбор и частичная обработка данных, которые в разной степени дают оценку функционирования системы управления технологическим процессом. Осуществляемая модернизация системы мониторинга требует реструктуризации процессов сбора данных и развития модулей для их обработки с использованием сложных вычислений. Наравне с изменяющейся технической сложностью объектов управления усовершенствуются и подсистемы ЕСМА. В статье предложен вариант расширения функционала системы управления, который позволит в разрезе частично интеллектуальной обработки больших данных и предиктивной аналитики оперативно управлять состоянием устройств и независимо от степени сложности объекта адаптировать процессы управления в соответствии с современными телекоммуникационными технологиями.

Ключевые слова: Data Science, прогнозирование, интеллектуальный анализ данных, телекоммуникационная сеть связи, регрессионный анализ

Для цитирования: Логин Э.В. Прогноз данных в системе мониторинга // Автоматика, связь, информатика. 2025. № 1. С. 13–16. DOI: 10.62994/AT.2025.1.1.003

TELECOMMUNICATIONS

Original article

Data forecast in the monitoring system

Elina V. Login

Petersburg State Transport University, Department of Electrical Communication, Associate Professor, Candidate of Technical Sciences, St. Petersburg, Russia, elinabeneta@yandex.ru

Abstract. Monitoring and evaluation of the condition of the equipment in the monitoring system is carried out through software modules. Their main task is to collect and partially process data, which to varying degrees assess the functioning of the entire process control system. However, the Russian Railways data transmission network, which is currently under management, includes a large number of controlled means of communication, and the ongoing modernization of its technologies requires restructuring of data collection processes and the development of modules for data processing using complex calculations. Along with the constantly changing technical complexity of management facilities, the task of improving individual subsystems of the ESMA is already being implemented. This article suggests a direction for expanding the functionality of a promising management system, which will allow, in the context of partially intelligent big data processing and predictive analytics, to quickly manage the state of devices and, regardless of the degree of complexity of the object, adapt technological and operational management processes in accordance with modern telecommunications technologies.

Keywords: Data Science, forecasting, data mining, telecommunication network, regression analysis

For citation: Login E.V. Data forecast in the monitoring system // Automation, communications, informatics. 2025. № 1. С. 13–16. DOI: 10.62994/AT.2025.1.1.003

Список источников

1. Стратегия цифровой трансформации РЖД // TADVISER. Государство. Бизнес. Технологии: портал. 2023. 07 авг. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Стратегия_цифровой_трансформации_РЖД.

2. Азерников Д.В. Создание цифрового двойника инфраструктуры связи на Российском стеке // Автоматика, связь, информатика. 2022. №12. С. 9–13.

3. Наука о данных Data Science // TADVISER. Государство. Бизнес. Технологии: портал. 2023. 01 дек. URL: https://www.tadviser.ru/ index.php/Статья:Наука_о_данных_(Data_Science).

4. Data science – наука о данных, как стать data scientist с нуля // Future2Day.ru : сайт. 2019. 25 окт. URL: https://future2day.ru/data-science/?ysclid=lefyv1nfni774037047.

5. Ульянова Е.В. Big Data: технология, принципы и архитектура // Журнал Суда по интеллектуальным правам. 2020. № 4 (30). С. 32–41

6. Логин Э.В. Методика формирования системы управления транспортной сетью связи ОАО «РЖД» : дис. … канд. техн. наук : 05.12.13 / Место защиты: Гос. университет морского и речного флота им. С.О. Макарова. СПб, 2018. 144 c.

7. Канаев А.К., Логин Э.В., Гришанов И.С. Комплексный алгоритм процессов контроля и управления телекоммуникационной сетью Carrier Ethernet с применением механизмов OAM // Известия Петербургского университета путей сообщения. 2022. Т. 19, № 2. С. 266–275.

8. Канаев А.К., Логин Э.В., Соколова А.В. Совершенствование системы мониторинга сети связи на основе Data Science // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 5. С. 12–15.

9. Канаев А.К., Логин Э.В., Пудовкина К. А. Информационная модель перспективной базы данных в системе управления телекоммуникационной сетью Carrier Ethernet // Известия петербургского университета путей сообщения. 2022. Т. 19. № 3. С. 266–275.

10. Соболев К.В. Автоматический поиск аномалий во временных рядах : магистерская диссертация : 03.04.01 / Место защиты: Московский физико-технический институт. М., 2018. 53 c.

11. Обработка пропусков в данных // www.loginom.ru: сайт. URL: https://loginom.ru/blog/missing

12. Салихов М. Логит-регрессия в R // RPubs.com: сайт. URL: https://rpubs.com/smarcel/logit.

13. Метрики качества линейных регрессионных моделей // Loginom : сайт сайт. 2022. 12 дек. URL: https://loginom.ru/blog/quality-metrics.

издается с 1923 г.

Актуально.

Достоверно. Доступно.

Главное меню

Наши контакты

8 (985) 774-07-31

129272, Москва,
Рижская площадь, д.3

asi-rzd@mail.ru

Megagroup.ru