Системний аналіз та прогнозування температури зерна у силосі зернового елеватора за даними ІоТ-системи з використанням технологій штучного інтелекту

Abstract

У роботі досліджено методи прогнозування температури зерна в силосі елеватора за даними ІоТ-систем з використанням нейромереж. Розроблені моделі LSTM, GRU та CNN підвищують точність і надійність управління зберіганням зерна.

The study explores methods for forecasting grain temperature in elevator silos using IoT data and neural networks.