Перепады температур для инженерной доски: Свойства инженерной доски и укладка инженерной доски.

Уважаемые клиенты, прежде, чем приобрести массивную, инженерную, паркетную доску пола из натуральной древесины в Москве, просим Вас внимательно ознакомиться с этим разделом. Дерево, безусловно, лучшее покрытие, но оно требует качественной укладки и дальнейшего ухода.

ПАМЯТКА ПОКУПАТЕЛЮ

Исходным материалом для изготовления массивной доски, инженерной доски является натуральная древесина. Древесина по своей природе гигроскопична, то есть она обладает свойством поглощения и отдачи влаги окружающей среде. Поэтому влажность древесины изменяется при изменении влажности и температуры окружающего воздуха и, соответственно, могут изменяться и геометрические параметры изделий из неё.

Цвет и текстура паркета (массивной доски, инженерной, паркетной доски) также являются естественными характеристиками натуральной древесины (цветовые различия, фактура и оттенки) и не могут быть абсолютно идентичными в поставленной партии товара. В связи с этим при продаже изделий из натуральной древесины мы не гарантируем полного совпадения оттенков и текстуры древесины в поставленной партии товара выставленным в магазине образцам, поэтому претензии по фактуре и оттенкам древесины не принимаются.

Изменения оттенков паркета. Поскольку дерево — природный материал, со временем под воздействием солнечного, ультрафиолетового облучения поверхностный слой древесины изменяет цветовые оттенки.

ВНИМАНИЕ!!! Сортировка изделий из натуральной древесины по сортам (селект, натур, рустик, кантри) прописана в Паспорте качества и индивидуальна у каждого производителя.

Приобретение высококачественной массивной доски пола в Москве, инженерной доски само по себе не может гарантировать потребителю получения качественного паркетного пола. Паркет (массивная доска пола, инженерная доска) — исходный материал промышленного производства, изготовить из которого качественный пол можно только при тщательном учёте состояния имеющегося основания и выборе соответствующей технологии. Даже при выполнении двух этих условий, качество готового пола в решающей степени зависит от квалификации мастеров-паркетчиков и их технической оснащённости.

Если у Вас нет профессиональных знаний и навыков, необходимых для выполнения работ, пожалуйста, обращайтесь к специалистам в Москве!!!

Продавец гарантирует качество товара и его соответствие требованиям действующих стандартов и паспорту качества. При этом ставим Вас в известность, что инженерная доска пола, массивная доска пола, погонажные и клеёные изделия не подлежат обязательной сертификации в соответствии с постановлением Правительства РФ № 1013 от 13.08.97 «об утверждении перечня товаров, подлежащих обязательной сертификации, и перечня работ и услуг, подлежащих обязательной сертификации» (в ред. Постановлений Правительства РФ от 24.05.2000 N 403 , от 03.01.2002 N 3 , от 29.04.2002 N 287 , от 10.02.2004 N 72 (ред. 28.12.2006), от 17.12.2005 N 775 , от 15.12.2008 N 954 , от 27.12.2008 N 1038 , от 29.04.2009 N 370 )

Документами, подтверждающими соответствие товара стандартам – является паспорт качества.

ВНИМАНИЕ!!! При укладке инженерной доски на систему «теплые полы», температура у поверхности пола должна быть не более +26°С. Включение-выключение системы теплого пола должно происходить в плавном режиме, выход на рабочую температуру в идеале должен происходить в течение 3 дней (допустим плавный подъем/снижение температуры не более, чем на 3-4 градуса в сутки).

Разница между температурой воздуха и температурой теплого пола не должна быть выше 2 °C;

Соблюдайте правила складирования!!! Хранение и перевозку упаковок доски необходимо осуществлять в горизонтальном положении. Вертикальное хранение паркетных досок или их размещение на неровной основе может вызвать искривления или деформацию. Перед монтажом убедитесь в отсутствии транспортных или других повреждений. Длительное хранение паркета (массивной доски, инженерной доски, паркетной доски) предполагает безусловное соблюдение требований по влажности и температуре воздуха. Купленный товар до использования по назначению должен храниться в упаковке изготовителя на ровной горизонтальной поверхности, аккуратно уложенный в ряды, в отапливаемых помещениях при относительной влажности воздуха 40-60 % и положительной температуре воздуха 14-26°С.

Перед началом укладки паркет (массивная доска, инженерная доска) должны находиться в условиях помещения монтажа не менее 3-5 дней.

При производстве паркетных работ подготовку основания для паркетного покрытия, укладку паркета (массивной доски, инженерной доски, паркетной доски) и их отделку осуществлять в строгом соответствии с нормативной базой СНиП 3.04.01-87 и СНиП 2.03.03-88.

ВНИМАНИЕ!!! Работы по укладке паркета (массивной доски, инженерной доски) производят строго после окончания всех общестроительных работ (штукатурные, окрасочные, оклеечные), а также работ, связанных с проветриванием помещений.

ВНИМАНИЕ!!! Упаковки должны вскрываться непосредственно перед укладкой минимум за 3-5 дней. Несоблюдение этого условия может привести к изменению размеров планок (досок) в течении их укладки, что усложнит работу мастера и может привести к негативному результату.

ВНИМАНИЕ!!! В соответствии с Законом «О защите прав потребителей» возврату подлежит только паркет (массивная доска, инженерная доска, паркетная доска), признанный несоответствующим качеству. Обмен товара ненадлежащего качества производится при условии, если товар не был в употреблении, сохранены товарный вид и потребительские свойства. В связи со спецификой изделий из древесины вскрытые (поврежденные) упаковки паркета (массивной доски, инженерного паркета, паркетной доски) объективно нарушают его потребительские свойства, поэтому обмену подлежит только товар в заводской упаковке!

ВНИМАНИЕ!!! Проверяйте паркет (массивные доски, инженерные доски) до укладки. В случае несоответствующего качества паркета (массивной доски, паркетной доски), укладку нужно приостановить, оставшиеся упаковки не вскрывать и немедленно сообщить об этом продавцу. Для оценки потребительских свойств паркета (массивной доски, инженерной доски) достаточно 2-3 вскрытых упаковок.

Никакие претензии по качеству паркета (массивной доски, инженерной доски, паркетной доски) после укладки не принимаются!!!

При эксплуатации напольного покрытия из натуральной древесины рекомендуется:

Серьезные враги деревянных полов — пыль и песок, из-за них быстро истирается защитное лаковое или масляное покрытие. Поэтому у входа в дом следует положить коврик. Застилать же пол целиком не стоит — под коврами скапливается пыль. Очень важно, чтобы на деревянных полах не появились царапины. Предупредить это можно с помощью кожаных или войлочных накладок, наклеенных на ножки мебели, а также пластиковых ковриков, поликарбонатных матов, подложенных под стулья на колесиках. Домашние животные, острые шпильки и т.п. значительно сокращают срок службы лакового и масляного покрытия и оставляют на древесине пятна, вмятины, царапины. Механические повреждения с трудом поддаются восстановлению.

Применять мягкие (войлочные, фетровые и т.п.) набойки для ножек часто перемещаемых предметов мебели или подкладывать под них коврики. Для кресел и стульев на роликах использовать только специальные ролики для паркета или полимерные коврики, или они должны устанавливаться на прозрачные специальные пластиковые коврики. Такие же коврики следует использовать под тренажёры, гладильные доски, компьютерные столы и т.п. оборудование;

Предохраняйте паркет от грязи и влажности!!! Лучший способ ухода за напольным покрытием из натурального дерева — это профилактика. Хорошего качества грязевые коврики в прихожих оставят песок и влагу уже у входной двери. Войлочные подкладки под ножками мебели предохранят паркет от царапин и вмятин. Готовые подкладки продаются в магазинах бытовых товаров.

Поддерживать оптимальный для древесины климатический режим в помещениях (относительная влажность воздуха 40-60% при температуре воздуха около +20⁰С), который, кстати, благоприятен и для человека, что позволит исключить возможность деформации напольного покрытия из натуральной древесины (коробления покрытия) или появления признаков рассыхания (трещин на пласти, усадочных щелей в напольном покрытии), особенно в период отопительного сезона. Для контроля в помещении можно установить термогигрометр. При значительном снижении влажности, например, в отопительный период, рекомендуется использовать увлажнитель воздуха, в противной случае по доске пойдут трещины.

Влажность воздуха в помещениях. Относительная влажность воздуха в помещении зависит от погоды и времени года, а также от жизнедеятельности людей. Относительная влажность воздуха должна находиться в пределах 40-60 %. Зимой влажность в помещениях значительно понижается, поэтому необходимо дополнительное увлажнение. В дождливое и теплое время влажность в помещениях повышается и ее можно понизить, включая кондиционер.

В том случае, если влажность от жизнедеятельности очень мала, и в помещениях в зимнее время более недели никто не проживает, необходимо понизить температуру до +15⁰С. Это позволит несколько поднять влажность в помещении, что уменьшит риск повреждения паркета. При более длительном отсутствии людей имеет смысл на кухне и в ванной наполнить раковины водой и так их оставить на время Вашего отсутствия. Испаряющаяся влага положительно воздействует на паркет. В летнее время воздух может быть слишком влажный. Используя подогрев пола, можно слегка понизить влажность паркетного пола, хотя температура в помещении особенно не повысится.

— Протирать пол мягкой х/б тканью, очищать волосяной щёткой или пылесосом (не моющим!!!), небольшие загрязнения и следы от обуви удаляются хорошо отжатой влажной тряпкой, при чистке пола с лаковым покрытием нельзя использовать абразивные материалы;

— Не допускать попадания свободной воды на поверхность паркетного пола (при открытых окнах или чрезмерно влажной уборке пола), не применять на паркете моющие пылесосы. Приборы для чистки горячим паром непригодны для уборки напольного покрытия из натурального дерева. Пролитую воду, бытовую химию, жидкие пищевые продукты необходимо немедленно удалять;

Никакой воды, только влажная уборка!!! Лаковые и масляные покрытия защищают паркет (массивную доску, инженерную доску, паркетную доску) от случайно пролитой жидкости, но главное — быстро и тщательно ее вытереть.

Вода используется только для увлажнения тряпок или швабр для ухода. Для материалов из микроволокна достаточно увлажнения из спрей-бутылки. Воду, попавшую на пол, необходимо сразу вытереть.

Влажная или мокрая? Тряпка влажная, когда она не оставляет на поверхности паркета (массивной доски, паркетной доски) следов от водяных капель, и пол выглядит после уборки сухим. Если остаются следы, то тряпка – мокрая!!!

— Не проводить на поверхности пола работы, способные повредить паркет или его покрытие;

— Для увеличения продолжительности срока службы пола из натуральной древесины и сохранения его внешнего вида необходимо производить своевременный уход с применением специальных средств. Регулярное и правильное применение этих средств избавит Вас от проблем, связанных с периодическим восстановлением пола.

Рекомендации по уходу за напольным покрытием из натуральной древесины, обработанным маслом.

Первоначальный уход: Сразу же после настилки можно (но не обязательно) обработать пол воском на основе природных масел HARO Superwachs или средством OSMO Waschpflege-und Reinigungsmittel (3029).

Также мы рекомендуем Вам осторожно обращаться с Вашим полом особенно в течение первых 8-ми дней после настилки. Если сильная нагрузка на пол является неизбежной, то рекомендуется на короткое время застелить пол картоном. Однако эта защита должна оставаться на полу только в течение обязательно необходимого времени.

Сухая уборка: Как правило, достаточно произвести сухую чистку пола бахромчатой шваброй, волосяной щёткой или пылесосом.

Влажная уборка: В зависимости от степени загрязнения рекомендуется проводить влажную уборку средством HARO Topfit или OSMO Wisch-Fix разбавленным водой. Вы получаете эффективное и одновременно щадящее средство по уходу за полами.

ВНИМАНИЕ!!! Важно, чтобы полы не были мокрыми! Протирайте их слегка влажной тряпкой, а при необходимости протирайте насухо!

Уход: В зависимости от степени нагрузки рекомендуется обрабатывать покрытый маслом пол воском на основе природных масел HAROSuperwachs или средством OSMO Waschpflege-und Reinigungsmitte (3029). Регулярный уход с применением данных средств освежает защитный слой на поверхности пола и обеспечивает его длительный срок службы.

Интенсивный уход, восстановление: В случаях, когда в результате сильной нагрузки на Вашем полу появляется заметный ущерб, рекомендуем применять OSMO Hartwachs-Öl или HARO Ölbalsam. С помощью этих средств можно без каких-либо проблем ремонтировать Ваш пол на отдельных участках (царапины, небольшие следы горения, небольшие пятна краски).

Рекомендации по уходу за паркетной доской, обработанной лаком.

Сухая уборка: Как правило, достаточно произвести сухую чистку пола бахромчатой шваброй, волосяной щёткой или пылесосом.

Влажная уборка: В зависимости от степени загрязнения рекомендуется проводить регулярную влажную уборку средством Polish разбавленным водой.

Интенсивная чистка: Для устранения сильных загрязнений можно регулярно проводить интенсивную чистку поверхности Вашего пола. После каждой интенсивной чистки следует обработать паркетную доску средством HARO Polish. Подобную уборку рекомендуем проводить ежегодно.

Для ухода за полами из паркета (массивной доски, инженерной доски) можно также применять специальные средства других производителей.

ВНИМАНИЕ!!! Перед приобретением и использованием уточните возможность применения (совместимость) данных средств по уходу для Вашего напольного покрытия. Строго соблюдайте инструкции производителей по их использованию!

Напольное покрытие из натуральной древесины нуждается в регулярном уходе. Если выполнять рекомендации производителей, то инженерная или массивная доска прослужат десятилетия.

Уход за инженерной доской

Любое напольное покрытие нуждается в регулярной чистке и уборке. Это позволит сохранить его внешний вид и прочностные характеристики. В отличие от полимерных материалов – линолеума, ламината – натуральная древесина требовательна к удалению грязи и пятен ввиду собственной структуры. Подробности тут

Любое напольное покрытие нуждается в регулярной чистке и уборке. Это позволит сохранить его внешний вид и прочностные характеристики. В отличие от полимерных материалов – линолеума, ламината – натуральная древесина требовательна к удалению грязи и пятен ввиду собственной структуры. Как ухаживать за инженерной доской и привести ее в первоначальное состояние – отвечает эта статья.

Содержание:

1. Особенности инженерной доски

2. Правильный уход

Особенности инженерной доски

Покрытие представляет собой двух, реже трехслойную доску, изготовленную из натурального шпона и фанеры. Защитные слои – лака или масла – кроме функции предохранения ламели от внешних факторов отвечают за ее внешний вид. Чем тщательнее проведена обработка, тем дольше инженерная доска будет радовать владельцев своей красотой. А она, как известно, требует жертв. Преимущества и недостатки напольного покрытия в плане уборки и поддержания первоначального вида – серьезны.

Плюсы

• Благодаря многослойной фанере, толщине верхнего слоя и клеевой фиксации, доска стабильна и не подвержена традиционному воздействию – перепадам температур, конденсату, чрезмерной сухости. Домашний образ жизни мало влияет на напольное покрытие, если уход своевременный.
• Обработка лаком позволяет поверхности оставаться идеально гладкой. Большинство пятен и бытовой грязи легко смываются с инженерной доски. Твердые части – песок, мелкий гравий, следы грязи и глины – устраняются пылесосом.
• Толщина доски в случае ее реставрации позволяет провести процедуру несколько раз за весь срок эксплуатации. Следовательно долговечность напольного покрытия – не вызывает вопросов. Если навыка циклевания нет – услуга профессионалов всегда доступна.

Минусы

• Ввиду того что инженерная доска состоит из древесины, ей запрещена традиционная уборка с большим количеством воды.
• Невозможны моющие пылесосы и паровые швабры. Высокие температуры способны повредить даже полимеризованное лакированное покрытие или, по крайней мере, заставят его помутнеть.
• Нерегулярная уборка приведет к тому, что мелкий сор – песок, например – поцарапает гладкую поверхность или даст вмятины даже с наименьшим давлением. Пятна от жидкостей нельзя заставлять высыхать на напольном покрытии – они способны впитываться и удалить их со временем невозможно.

Перед тем как выбрать инженерную доску в качестве собственного пола, важно проанализировать способность ухаживать за ней.

Правильный уход

В чем он заключается? Из перечисленного выше, вытекает запрет на большую влажность. Своевременные действия также дадут положительный результат. Регулярность заключается в ежедневной уборке – в домах с маленькими детьми такая необходимость есть всегда.

Ежедневная уборка

Заключается в применении пылесоса с мягкими насадками. Для участков вблизи плинтусов или других труднодоступных мест используются специальные щетки – они всегда есть в комплекте к прибору для чистки. Если домашний «помощник» лишен подобного, то к обычной щетке приклеивают полоски от губки для мытья посуды.

Влажная уборка заключается в протирке площади пола хорошо отжатой ветошью со слабым мыльным раствором. Злоупотреблять химическими добавками в воду нельзя, иначе они способны растворить слои лака или масла, обнажая тем самым инженерную доску для агрессивной среды. Если загрязнения несильные, то обходятся одной водой.

Ликвидация пятен

Они способны испортить внешний вид покрытия навсегда. Застарелые пятна практически неодолимы. Что делать в различных ситуациях:

• Кофе, цветные напитки – соки, вино, удаляются сразу влажной ветошью со слабым мыльным раствором. Застарелые пятна уйдут с ацетоном, но часто применять его недопустимо – лаковое покрытие разрушается.
• Следы от резиновой обуви, колес велосипеда или жвачки, сначала морозят льдом, завернутым в полиэтилен и ткань. Затем аккуратно счищают ножом.
• Кровь замывают холодной водой, а следы от сока ягод – горячей. Но влага должна быть кратковременной.

Так как по структуре инженерная доска аналогична паркетной, то уход одинаков – смотрите здесь.

Профилактика загрязнений

Чтобы уход за инженерной доской не превратился в рутинную обязанность, воспользоваться следующими советами – нелишне:

1. Лаковые покрытия не задерживают большинство бытовых загрязнений – это важно учесть при выборе инженерной доски и метода ее обработки.
2. Фаска – обработка края – делает доску ближе к натуральному полу, но пыль и грязь скапливаются именно в ней.
3. Ежедневная уборка пылесосом избавит от таких последствий, как царапины, вмятины и прочих механических повреждений.

Инженерная доска – прочное покрытие и способно радовать владельцев долгое время, но при условии ухода за ней.

Восстановление верхнего слоя

Для реставрации досок с масляным, восковым или лаковым верхним слоем применяются различные методы. Подробно:

1. Традиционное лаковое покрытие при истирании снимается полностью циклевочным аппаратом. Делать это без навыка нельзя – есть риск снять большой слой шпона, что сделает полы тонкими и менее износоустойчивыми. Процедура проводится 1 раз в 4–5 лет. После циклевке, инженерную доску шлифуют и снова покрывают лаком в несколько слоев – свежая древесина впитывает состав как губка.
2. Масляные доски до реставрации требуют качественной очистки. Для этого используют специальное средство – ассортимент предложат продавцы – которое добавляется в воду. Отжатой ветошью, движениями вдоль волокон, протирают поверхность полов. Давая затем доске высохнуть. Далее, наносят масляный состав, убирая излишки мягкой тканью. Вся работа выполняется в течение суток. Регулярность обработки – 1 раз в год.
3. Восковые инженерные доски требуют только сухой уборки и шлифовки. После очистки на пол кладется состав чистой губкой или ветошью. Его слегка втирают и оставляют до полного впитывания и высыхания. Затем проводят процесс полировки со специальными средствами или без них.

Чтобы не допускать сильного повреждения пола из инженерной доски важно правильно перераспределять нагрузку мебели, использовать войлочные накладки, не допускать хождения на каблуках и не в домашней обуви.

Заключение

Теперь, зная нюансы и способы ухода за инженерной доской – привести собственный пол в порядок легко. Для поддержания чистоты и красоты доски рекомендовано приобрести 1–2 фирменных средства – этого хватит на весь срок эксплуатации.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Инженерная доска, а есть ли минусы? | Статьи

контент-менеджер, фотограф

Рынок строительных материалов для внутренней отделки помещений не стоит на месте и постоянно развивается, за счет большого спроса потребителей к новым и многофункциональным материалам. Производители в свою очередь активно стремятся удовлетворить эти порывы и в результате изобретают более качественные и долговечные покрытия, не прихотливые в эксплуатации и уходе. Именно таким материалом является инженерная доска или многослойная паркетная ламель.

По своей структуре – это термопресованный плоский брус, состоящий из двух или трех слоев. В качестве внешнего покрытия выступает доска из крепкой породы древесины (дуб, ясень или орех) с высоким коэффициентом стойкости к истиранию. Нижний слой представляет собой фанерное полотно с водоустойчивыми свойствами. В 3-х слойном варианте в середине размещаются перпендикулярные брусочки из плотного дерева для дополнительной амортизации.

Почему инженерная доска всегда будет в фаворитах у покупателей?

В первую очередь из-за своей натуральности и гипоаллергенности. Даже клеящее вещество, используемое в производстве, изготавливается из специальных силиконовых соединений без цветных пигментов и вредных примесей.

Фото 1. Напольное покрытие

Рассмотрим основные плюсы:

• Безопасность. Доказано, что продукты деревообработки являются безвредными для беременных, малышей, астматиков и людей, склонных к аллергии.
• Эстетическая привлекательность. Натуральные покрытия ценились в любые времена в отличие от синтетических производных.
• Разнообразие дизайнерских решений. В зависимости от направления размещения панелей легко откорректировать и сбалансировать слишком широкую или узкую площадь.
• Универсальность. Естественные узоры древесины подходят под любой стиль интерьера: от классического до арт-хауса. Продукт идеально впишется во все комнаты в вашем доме.
• Стабильность и практичность. Монолитная конструкция не сдвигается и не разъезжается, благодаря проклейке и наличию Click-замков между ламелями.
• Долговечность. Если придерживаться всех правил укладки и верно выбрать покрытие, то прослужит более 70 лет.
• Стойкость к нагрузкам. С легкостью выдерживает максимальную проходящую активность обитателей квартиры и давление от крупногабаритной мебели.
• Естественный теплоизолятор. Не требует установки дополнительных систем обогрева (электрической или водопроводной).
• Легкость в укладке. При наличии соответствующего инструментария и небольшого багажа знаний, каждый сумеет самостоятельно справиться с укладкой деревянного материала.
• Податливость к реставрации. Без проблем выдерживает повторную шлифовку и полировку.
• Лояльность к дополнительным покрытиям. При желании полы покрывают лаком, морилкой, маслом или воском.

Какие недостатки есть у инженерной доски

В глобальном плане возможных минусов значительно меньше, чем плюсов в сравнении с паркетом или ламинатом.

Фото 2. Напольное покрытие в тренажерном зале

К основным «против» условно относятся:

• Чувствительность к перепадам влажности и ошибкам во время монтажа. При недостаточной вентиляции или нарушении циркуляции воздуха в помещении деревянные панели могут не только деформировать и расслоиться, но и покрыться плесневым грибком. При нарушении технологии укладки и отсутствии качественной изоляции бетонной стяжки на ее поверхности может выступать конденсат, который вызовет необратимые последствия перечисленные выше.
• Укладка на клеевую основу. Этот, казалось бы, безвредный фактор приводит к невозможности частичной замены поврежденных фрагментов, а также дает понять, что если вы решились на подобное покрытие пола, то легко поменять его не получится.
• Непереносимость широкодиапазонных перепадов температуры. В подобных климатических условиях покрытие быстро потеряет свой внешний облик.
• Боязнь воды. Не рекомендуется разливать на поверхность большие объемы жидкостей.
• Сухая уборка. Придется забыть о частом мытье полов мокрой шваброй. Для уборки в вашем доме должен быть хороший пылесос.

Для полноты выводов следует рассмотреть превосходства и слабые места других представителей сектора изделий из дерева.

Фото 3. Укладка инженерной доски

Сравнительная таблица с другими не менее популярными напольными покрытиями

Инженерная доска

Плюсы:

• средняя ценовая категория;
• беспроблемная сборка;
• наличие широких панелей.

Минусы:

• «барабанный эффект»;
• трудоемкая реставрация;
• высокие требования к черновой подложке.

Доска из массива

Плюсы:

• срок службы более 100 лет;
• масштабный ассортиментный ряд, включающий в себя эксклюзивные и редкие породы деревьев;
• цельная часть древесины;
• буржуазный внешний вид.

Минусы:

• дороговизна;
• сложность в укладке;
• изменение геометрии при перепадах влажности.

Штучный паркет

Плюсы:

• быстрая замена участка с трещиной;
• реализована возможность создавать сложные многоцветные узоры с индивидуальными дизайнами.

Минусы:

• монтирование требует наличия профессиональных навыков.
• требует, как и любое покрытие, дополнительных обработок.

Делая свой выбор в пользу того или иного покрытия, стоит понимать что у всего есть свой срок службы, и этот период можно как увеличить, соблюдая инструкции, так и уменьшить нарушая правила.

Тщательно проанализируйте состояние помещения, в котором будут проводиться соответствующие ремонтные работы, измерьте среднестатистическую влажность и температуру, наладьте процесс воздухообмена и правильно распределите приоритеты: где представленное покрытие будет уместным, а где нет. Соблюдая эти простые этапы, финальные результаты вашего труда и денежные инвестиции полностью оправдают себя.

Фото 4. Дубовая инженерная доска

Обращайтесь за консультацией к профессионалам своего дела – компании «ЛесоБиржа», и получите исчерпывающие ответы на все возникающие вопросы. Мы поможем сделать правильный выбор, исходя из анализа первоначальных условий и ваших предпочтений.

Посмотрите, как мы можем

Сегодня мы решили затронуть вопрос о выборе покрытия для полов в вашем доме, городской квартире, а именно о паркетной доске из дуба. Это широко распространённый материал, так как сочетает в себе высокие показатели по срокам эксплуатации, техническим характеристикам и конечно же с природным благородством древесины, ее текстуры, узора, тонов.

Инженерная доска для пола — это не что-то на грани фантастики, несмотря на такое интригующее название, а часто используемый материал, особенно в людных местах с высокой проходимостью, большими механическими нагрузками, перепадам температур.

13 декабря 2018

453

Представляем на ваше обозрение еще один из наших прекрасных объектов, это СНТ «Сантория». Заказчик попросил помочь с укладкой половой доски из сосны сорт АВ в комнате отдыха в баньке, так как стены и потолок помещения, были обшиты вагонкой из сосны, для полной гармонии не доставало лишь полов.

06 декабря 2018

1549

Влажность и паркет — Как паркет реагирует на влажность в комнате

Дерево — это гигроскопичный материал, который выделяет и поглощает влагу. Любые колебания относительной влажности в помещении влияют на влажность самого паркета. Если в комнате сухо, доска будет отдавать воздуху свою влагу, а если слишком влажно — наоборот, впитывать излишнюю влагу. Поэтому говорят, что дерево «дышит».

Зная особенности поведения паркета в разных условиях, можно заранее повлиять на него так, чтобы внешний вид пола в доме оставался всегда на высоте.

Оптимальная влажность воздуха для комнат с паркетом

Многие знают, что паркет боится влаги. Но он так же плохо переносит и сухость. Когда он впитывает слишком много, размеры досок или планок штучного паркета могут сильно расширяться, а поскольку между планками нет места для этого роста, в местах стыков они будут загибаться вверх и налезать друг на друга.

От чрезмерной сухости паркет, наоборот, будет сильно сжиматься — доски могут щелиться, трескаться и отслаиваться от пола. Не допускайте этого — следите, чтобы влажность воздуха всегда была в пределах нормы, то есть 40-45%.

Когда колебания влажности небольшие, доски тоже будут меняться в размерах, но немного. Небольшие зазоры между планками будут незаметны, особенно на паркете с фаской.

Паркет вспучился от чрезмерной влаги

Природная влажность паркета из разных пород

На поведение паркета в условиях колебания влажности зависит, из какой породы он сделан. Дуб и мербау считаются самыми стабильными породами — они медленнее других реагируют на изменения относительной влажности в комнате. Быстрее других сохнет древесина хвойных пород. 

Важно понимать, что перед тем как производить паркет, древесину сушат разными способами, доводя до приемлемого уровня — 8-11% влажности. Этот процесс занимает много времени и требует затрат электроэнергии. Если производитель экономит на сушке, готовый паркет будет не готов к обычным условиям влажности и температуры и после укладки может значительно измениться в размерах и потерять форму.

Некоторые специалисты рекомендуют проверять паркет перед укладкой, чтобы его влажность соответствовала норме.

Влажность и температура

Важно следить не только за влажностью воздуха в помещении с паркетом, но и за температурой. Во-первых, чем выше температура, тем быстрее паркет поглощает или испаряет влагу. Это значит, что в сухой и тёплой комнате доска быстрее уменьшится, чем в сухой и холодной.

Во-вторых, тёплый воздух удерживает больше влаги, то есть при одинаковых показателях гигрометра в тёплой комнате будет больше влаги, чем в холодной. Поэтому и паркет впитает больше, значительно расширяясь.

Отсюда следует, что при высокой влажности нужно обязательно понизить температуру — включить кондиционер, проветрить помещение. Рекомендуемая температура для помещений с паркетом — 18-24 градуса.

Термогигрометр — прибор для контроля влажности и температуры воздуха

Паркетная доска и влажность

Паркетная доска от разных производителей имеет разную структуру и основание. Имеет значение количество и состав слоев паркетной доски. Различают двух и трехслойные конструкции, основание делают из фанеры, хвойной породы или HDF. Наиболее устойчивая к влажности конструкция — трехслойная. Верхний слой — ценная порода, средний и нижний из хвойных пород. Планки среднего слоя располагаются перпендикулярно волокнам древесины нижнего и верхнего. Такая конструкция гарантирует, что пол сохранит свою целостность, несмотря на колебания влажности. В среднем слое располагается система соединения паркетных досок между собой — замок. Такую конструкцию имеет паркетная доска от производителей:

Запомнить

Чтобы паркет не испортился, нужно устроить ему нормальные климатические условия. Для этого:

1. Настройте вентиляцию.
   
2. Купите термогигрометр и следите, чтобы показания были в пределах 40-45% влажности, а температура не поднималась выше 24 градусов.
   
3. Увлажняйте воздух, если он чрезмерно сухой. Для этого подойдёт увлажнитель.
   
4. Выбирайте паркет из стабильных пород — дуба, ясеня, ореха, бука. Паркетная и инженерная доска считаются более устойчивыми к перепадам влажности, чем массив, из-за своей конструкции.
   
5. Не устанавливайте паркет в плохо проветриваемых и подверженных большим колебаниям влажности помещениях, например, в ванной.

Укладка инженерной доски на теплый пол

Нам часто задают вопросы, можно ли комфорт деревянного напольного покрытия совместить с комфортом систем теплого пола без ущерба для долговечности древесины. С уверенностью можем сказать, что для укладки на системы обогрева как нельзя лучше подходит инженерная доска. Однако следует помнить о некоторых важных нюансах.

1. Какие температурные условия должны быть соблюдены?

Покрытие из дерева поверх систем подогрева уместно только в том случае, когда температура пола не будет превышать 26 °C. При этом допустимая разница между степенью нагретости пола и воздуха в помещении должна быть не более 2 °C. Обязательным условием является постепенный прогрев пола, без резких скачков температуры.

2. Как правильно фиксировать планки инженерной доски, укладываемой на теплый пол?

Большинство видов инженерной доски выпускаются с системой соединения шип-паз. При их монтаже необходимо использовать клей и фиксировать соединяемые детали дополнительным пригрузом. Так крепление будет более надежным и не разойдется при разогревании. Укладка инженерной доски на теплый пол требует высокой квалификации монтажников. При заказе инженерной доски в компании «ПаркетАрт» вы сразу же можете воспользоваться услугой укладки.

3. Какие породы древесины лучше выдерживают нагревание?

Для укладки поверх систем теплого пола лучше выбрать инженерную доску с верхним слоем из дуба, ясеня или ореха. Эти породы древесины менее подвержены растрескиванию и усыханию при нагревании.
С теплым полом категорически не рекомендуется использовать бук и клен. Специалисты также предостерегают от укладки инженерной доски из любых экзотических деревьев. Дело в том, что, хоть они и выросли в теплых странах, но в основном привыкли к повышенной влажности. Поэтому в нашем климате, да еще и в условиях дополнительного подогрева, начинаю резко менять геометрические параметры.

4. На что еще обратить внимание?

Важным фактором при выборе инженерной доски является качество клеящих веществ, которыми соединяются разные слои древесного материала, а также различных морилок и лаков. Средства сомнительного состава при нагревании могут выделять в воздух вредные компоненты.
Поскольку по внешнему виду определить состав невозможно, единственное, что можно порекомендовать — приобретать инженерную доску только у надежных и проверенных производителей.
Компания «ПаркетАрт» ручается за высокое качество и исключительную экологичность напольного покрытия, производимого на собственных производственных мощностях.

Наши эксперты владеют более подробной информацией и всегда готовы поделиться ею с вами. Обращайтесь!

 

Фабрика Падения Температуры, Изготовленная на заказ OEM / ODM Падение Температуры Всего более 2000 фабрик и компаний падения температуры нашли более 6000 продуктов. Источник высокого качества падения температуры из нашего большого выбора надежных заводов по снижению температуры. Diamond Member

Тип бизнеса:	Группа Корпорация
Основная продукция:	Кабель, силовой кабель, электрический провод, ACSR, XLPE кабель
Mgmt.Сертификация:	ISO9001: 2008, ISO14001: 2004, OHSAS18001: 2007
владение фабрикой:	Общество с ограниченной ответственностью
R & D Емкость:	Собственный бренд
Расположение:	Чжэнчжоу, Хэнань

Diamond Member

Тип бизнеса:	Производитель / Factory , Торговая компания
Основная продукция:	Кабель питания, Кабель ABC, ACSR, Проводник ACSR, Проводник
Mgmt.Сертификация:	ISO 9001, ISO 14001
владение фабрикой:	Общество с ограниченной ответственностью
R & D Емкость:	OEM, собственный бренд
Расположение:	Лоян, Хэнань

Золотой участник

Тип бизнеса:	Производитель / Factory , Торговая компания
Основная продукция:	Кабель питания, Строительный провод, AAC, AAAC, ABC
Mgmt.Сертификация:	ISO9001: 2008
владение фабрикой:	Общество с ограниченной ответственностью
R & D Емкость:	ODM, OEM
Расположение:	Чжэнчжоу, Хэнань

Diamond Member

Тип бизнеса:	Производитель / Factory , Торговая компания
Основная продукция:	Проводник (ACSR, AAAC, ACAR, ACS, GSW
Mgmt.Сертификация:	ISO9001: 2015, ISO14001: 2015, OHSAS18001: 2007
владение фабрикой:	Публичная Компания
R & D Емкость:	Собственная марка, ODM, OEM
Расположение:	Лоян, Хэнань

Diamond Member

Тип бизнеса:	Производитель / Factory , Торговая компания
Основная продукция:	Вольфрам, карбид вольфрама, сплав вольфрама, шарик вольфрама, противовес вольфрама
Mgmt.Сертификация:	ISO9001: 2015
владение фабрикой:	Общество с ограниченной ответственностью
R & D Емкость:	Собственная марка, ODM, OEM
Расположение:	Гуйлинь, Гуанси

Diamond Member

Тип бизнеса:	Производитель / Factory , Торговая компания
Основная продукция:	Провода и кабели
Mgmt.Сертификация:	ISO9001: 2015, ISO14001: 2015, OHSAS18001: 2007
владение фабрикой:	Общество с ограниченной ответственностью
R & D Емкость:	Собственный бренд, OEM
Расположение:	Чжэнчжоу, Хэнань

Diamond Member

Тип бизнеса:	Производитель / Factory
Основная продукция:	Кабель, силовой кабель, электрический провод, неизолированный проводник, ACSR
Mgmt.Сертификация:

.

Hyperparameter Настройка случайного леса в Python | Will Koehrsen

Я включил код Python в эту статью, где он наиболее поучителен. Полный код и данные для подражания можно найти на странице проекта Github.

Лучший способ думать о гиперпараметрах подобен настройкам алгоритма, который можно настроить для оптимизации производительности, так же, как мы могли бы поворачивать ручки радио AM, чтобы получить четкий сигнал (или ваши родители могли бы иметь!). В то время как в модели параметры изучаются во время обучения — например, наклон и перехват в линейной регрессии — гиперпараметров должны быть установлены исследователем данных до обучения.В случае случайного леса в гиперпараметрах указывается количество деревьев решений в лесу и количество элементов, учитываемых каждым деревом при разбиении узла. (Параметры случайного леса — это переменные и пороги, используемые для разделения каждого узла, изученного во время обучения). Scikit-Learn реализует набор разумных гиперпараметров по умолчанию для всех моделей, но они не гарантируют оптимальности для проблемы. Лучшие гиперпараметры, как правило, невозможно определить заранее, а при настройке модели машинное обучение превращается из науки в методику, основанную на методах проб и ошибок.Гиперпараметры и параметры

Гиперпараметрическая настройка больше зависит от экспериментальных результатов, чем от теории, и, таким образом, лучший метод определения оптимальных настроек состоит в том, чтобы попробовать различные комбинации для оценки производительности каждой модели. Однако оценка каждой модели только на тренировочном наборе может привести к одной из самых фундаментальных проблем в машинном обучении: переоснащению.

Если мы оптимизируем модель для обучающих данных, то наша модель будет очень хорошо оценена на тренировочном наборе, но не сможет обобщать на новые данные, такие как в тестовом наборе.Когда модель демонстрирует высокие результаты на тренировочном наборе, но плохо на тестовом наборе, это называется переоснащением или, по сути, созданием модели, которая очень хорошо знает обучающий набор, но не может быть применена к новым задачам. Это как студент, который запомнил простые проблемы из учебника, но не знает, как применять концепции в грязном реальном мире.

Модель наряд может выглядеть впечатляюще на тренировочном наборе, но будет бесполезной в реальном приложении. Поэтому стандартная процедура оптимизации гиперпараметров учитывает переобучение путем перекрестной проверки.

Техника перекрестной проверки (CV) лучше всего объясняется на примере наиболее распространенного метода K-Fold CV. Когда мы подходим к проблеме машинного обучения, мы стараемся разделить наши данные на обучающий и тестовый набор. В K-Fold CV мы дополнительно разбиваем наш тренировочный набор на K подмножеств, называемых сгибами. Затем мы итеративно подбираем модель K раз, каждый раз тренируя данные на K-1 сгибов и оценивая на K-й сгиб (так называемые данные проверки). В качестве примера рассмотрим подгонку модели с K = 5.Первую итерацию мы тренируем на первых четырех сгибах и оцениваем на пятой. Во второй раз мы тренируемся в первом, втором, третьем и пятом раза и оцениваем в четвертом. Мы повторяем эту процедуру еще 3 раза, каждый раз оценивая по-разному. В самом конце обучения мы усредняем производительность по каждому из сгибов, чтобы получить окончательные метрики проверки для модели.

5 Fold Cross Validation (Источник)

Для настройки гиперпараметра мы выполняем много итераций всего процесса CV K-Fold, каждый раз используя различные настройки модели.Затем мы сравниваем все модели, выбираем лучшую, обучаем ее на полном тренировочном наборе, а затем оцениваем на тестовом наборе. Это звучит как ужасно утомительный процесс! Каждый раз, когда мы хотим оценить другой набор гиперпараметров, мы должны разделить наши тренировочные данные на K кратные, обучить и оценить K раз. Если у нас есть 10 наборов гиперпараметров и мы используем 5-кратное резюме, это означает 50 тренировочных циклов. К счастью, как и в случае большинства проблем в машинном обучении, кто-то решил нашу проблему, и настройка модели с помощью K-Fold CV может быть автоматически реализована в Scikit-Learn.

Обычно у нас есть только смутное представление о лучших гиперпараметрах, и, таким образом, лучший подход к сужению нашего поиска заключается в оценке широкого диапазона значений для каждого гиперпараметра. Используя метод RandomizedSearchCV Scikit-Learn, мы можем определить сетку диапазонов гиперпараметров и произвести случайную выборку из сетки, выполняя K-Fold CV с каждой комбинацией значений.

В качестве краткого резюме, прежде чем мы приступим к настройке модели, мы имеем дело с проблемой контролируемого регрессионного машинного обучения.Мы пытаемся предсказать температуру завтра в нашем городе (Сиэтл, штат Вашингтон), используя прошлые исторические данные о погоде. У нас есть данные обучения за 4,5 года, данные испытаний за 1,5 года, и мы используем 6 различных функций (переменных) для наших прогнозов. (Чтобы увидеть полный код для подготовки данных, см. Блокнот).

Давайте рассмотрим особенности быстро.

Особенности прогнозирования температуры

• temp_1 = максимальная температура (в F) за один день до
• средняя = историческая средняя максимальная температура
• ws_1 = средняя скорость ветра за один день до
• temp_2 = максимальная температура за два дня до
• друг = прогноз от нашего «верного» друга
• год = календарный год

В предыдущих публикациях мы проверяли данные на наличие аномалий и знали, что наши данные чистые.Поэтому мы можем пропустить очистку данных и сразу перейти к настройке гиперпараметра.

Чтобы посмотреть доступные гиперпараметры, мы можем создать случайный лес и проверить значения по умолчанию.

 из sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor (random_state = 42) из ​​pprint import pprint # Посмотрите на параметры, используемые нашим текущим лесом print 
 ('Параметры, используемые в настоящее время: \ n') 
 pprint (rf.get_params ())  Используемые в настоящее время параметры: 
 {'bootstrap': True, 
 'критерий': 'mse', 
 'max_depth': нет, 
 'max_features': 'auto', 
 'max_leaf_nodes': нет, 
 'min_impurity_decrease' : 00, 
 «min_impurity_split»: нет, 
 «min_samples_leaf»: 1, 
 «min_samples_split»: 2, 
 «min_weight_fraction_leaf»: 0,0, 
 «n_estimators»: 10, 
 «n_jobs»: 1, 
 «oob_score»: , 
 'random_state': 42, 
 'verbose': 0, 
 'warm_start': False} 
  

Ух ты, это огромный список! Как мы знаем, с чего начать? Хорошее место — документация по случайному лесу в Scikit-Learn. Это говорит нам о том, что наиболее важными параметрами являются количество деревьев в лесу (n_estimators) и количество объектов, рассматриваемых для разделения на каждом листовом узле (max_features).Мы могли бы прочитать исследовательские работы по случайному лесу и попытаться теоретизировать лучшие гиперпараметры, но более эффективное использование нашего времени — просто попробовать широкий диапазон значений и посмотреть, что работает! Мы попытаемся настроить следующий набор гиперпараметров:

• n_estimators = количество деревьев в предустановке
• max_features = максимальное количество элементов, рассматриваемых для разделения узла
• max_depth = максимальное количество уровней в каждом дереве решений
• min_samples_split = минимальное количество точек данных, размещенных в узле до разделения узла
• min_samples_leaf = минимальное количество точек данных, разрешенных в листовом узле
• bootstrap = метод выборки точек данных (с заменой или без нее)

Сетка случайных гиперпараметров

Чтобы использовать RandomizedSearchCV, сначала нужно создать сетку параметров для выборки во время подгонки:

 из sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV # Количество деревьев в случайном лесу 
 n_estimators = [int (x) для x в np.linspace (start = 200, stop = 2000, num = 10)] 
 # Количество функций, учитываемых при каждом разделении 
 max_features = ['auto', 'sqrt'] 
 # Максимальное количество уровней в дереве 
 max_depth = [int (x) для x в np.linspace (10, 110, num = 11)] 
 max_depth.append (None) 
 # Минимальное количество выборок, необходимое для разделения узла 
 min_samples_split = [2, 5, 10] 
 # Минимальное количество выборок, необходимое на каждом листовом узле 
 min_samples_leaf = [1, 2, 4] 
 # Метод выбора выборок для обучения каждого tree 
 bootstrap = [True, False] # Создать случайную сетку 
 random_grid = {'n_estimators': n_estimators, 
 'max_features': max_features, 
 'max_depth': max_depth, 
 'min_samples_split': min_samples_split ': min_samples_split, 
, samples min_samples_leaf, 
 'bootstrap': bootstrap} pprint (random_grid)  {'bootstrap': [True, False], 
 'max _depth ': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, отсутствует], 
' max_features ': [' auto ',' sqrt '], 
' min_samples_leaf ': [1, 2, 4], 
 'min_samples_split': [2, 5, 10], 
 'n_estimators': [200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]}  

на каждый Итерация, алгоритм выберет разностную комбинацию функций.Всего есть 2 * 12 * 2 * 3 * 3 * 10 = 4320 настроек! Однако преимущество случайного поиска заключается в том, что мы не пробуем каждую комбинацию, а выбираем случайным образом для выборки широкий диапазон значений.

Обучение случайному поиску

Теперь мы создаем случайный поиск и подгоняем его под любую модель Scikit-Learn:

 # Используйте случайную сетку для поиска лучших гиперпараметров 
 # Сначала создайте базовую модель для настройки 
 rf = RandomForestRegressor ( ) 
 # Случайный поиск параметров с использованием 3-кратной перекрестной проверки, 
 # поиск по 100 различным комбинациям и использование всех доступных ядер 
 rf_random = RandomizedSearchCV (estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 100, cv = 3, verbose = 2, random_state = 42, n_jobs = -1) # Подходит для модели случайного поиска 
 rf_random.fit (train_features, train_labels) 

Наиболее важными аргументами в RandomizedSearchCV являются n_iter, который управляет количеством различных комбинаций, которые нужно попробовать, и cv, который является числом сгибов, которые нужно использовать для перекрестной проверки (мы используем 100 и 3 соответственно). Больше итераций охватит более широкое пространство поиска, а большее количество сгибов сокращает вероятность переоснащения, но увеличение каждой из них увеличивает время выполнения. Машинное обучение — это поле компромиссов, а производительность по сравнению со временем — одна из самых фундаментальных.

Мы можем увидеть лучшие параметры при подборе случайного поиска:

 rf_random.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 70, 
 'max_features': 'auto', 
 'min_samples_leaf': 4, 
 'min_samples_split': 10, 
 'n_estimators': 400}  

Из этих результатов мы сможем сузить диапазон значений для каждого гиперпараметра.

Оценка случайного поиска

Чтобы определить, дал ли случайный поиск лучшую модель, мы сравниваем базовую модель с лучшей моделью случайного поиска.

 def, оценка (модель, test_features, test_labels): 
 прогнозов = model.predict (test_features) 
 ошибок = abs (прогнозы - test_labels) 
 mape = 100 * np.mean (errors / test_labels) 
 точность = 100 - mape 
 print ('Модель производительности') 
 print ('Средняя ошибка: {: 0.4f} градусов.'. формат (np.mean (ошибки))) 
 print ('Точность = {: 0.2f}%.'. format ( точность)) 
 возвращаемая точность 
 base_model = RandomForestRegressor (n_estimators = 10, random_state = 42) 
 base_model.fit (train_features, train_labels) 
 base_accuracy = оценивать (base_model, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,9199 градуса. Точность 
 = 93,36%.  best_random = rf_random.best_estimator_ 
 random_accuracy = оценивать (best_random, test_features, test_labels)  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,7152 градуса. Точность 
 = 93,73%.  print ('Улучшение формата {: 0.2f}%.'.. (100 * (random_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение 0.40%.  

Мы добились невероятного улучшения точности на 0,4%. В зависимости от применения, это может быть значительным преимуществом. Мы можем улучшить наши результаты, используя поиск по сетке, чтобы сосредоточиться на наиболее перспективных диапазонах гиперпараметров, найденных в случайном поиске.

Случайный поиск позволил нам сузить диапазон для каждого гиперпараметра. Теперь, когда мы знаем, где сосредоточить наш поиск, мы можем явно указать каждую комбинацию параметров, которые нужно попробовать. Мы делаем это с помощью GridSearchCV, метода, который вместо случайной выборки из распределения оценивает все комбинации, которые мы определяем.Чтобы использовать поиск по сетке, мы создаем другую сетку на основе лучших значений, предоставленных случайным поиском:

 из sklearn.model_selection import GridSearchCV # Создать сетку параметров на основе результатов случайного поиска 
 param_grid = {
 'bootstrap': [True ], 
 'max_depth': [80, 90, 100, 110], 
 'max_features': [2, 3], 
 'min_samples_leaf': [3, 4, 5], 
 'min_samples_split': [8, 10 , 12], 
 'n_estimators': [100, 200, 300, 1000] 
} # Создать основанную модель 
 rf = RandomForestRegressor () # Создать модель поиска по сетке 
 grid_search = GridSearchCV (estimator = rf, param_grid = param_grid, 
 cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2) 

Это попробует 1 * 4 * 2 * 3 * 3 * 4 = 288 комбинаций настроек.Мы можем подобрать модель, отобразить лучшие гиперпараметры и оценить производительность:

 # Подгонка поиска по сетке к данным 
 grid_search.fit (train_features, train_labels) grid_search.best_params_  {'bootstrap': True, 
 'max_depth': 80, 
 'max_features': 3, 
 'min_samples_leaf': 5, 
 'min_samples_split': 12, 
 'n_estimators': 100}  best_grid = grid_search.best_estimator_ 
 grid_accuracy = оценить (best_grid, test_beatures) test_beatures Средняя ошибка 
: 3.6561 градус Точность 
 = 93,83%.  print ('Улучшение формата {: 0.2f}%.'. '(100 * (grid_accuracy - base_accuracy) / base_accuracy))  Улучшение на 0,50%.  

Похоже, мы достигли максимальной производительности, но мы можем дать еще одну попытку, улучшив сетку по сравнению с нашими предыдущими результатами. Код такой же, как и раньше, только с другой сеткой, поэтому я представляю только результаты:

  Производительность модели 
 Средняя ошибка: 3,6602 градуса. 
 Точность = 93.82%.   Улучшение на 0,49%.  

Небольшое снижение производительности указывает на то, что мы достигли убывающей отдачи при настройке гиперпараметра. Мы могли бы продолжить, но отдача в лучшем случае будет минимальной.

Мы можем сделать несколько быстрых сравнений между различными подходами, используемыми для улучшения производительности, показывая отдачу от каждого. В следующей таблице приведены окончательные результаты всех улучшений, которые мы сделали (в том числе из первой части):

Сравнение всех моделей

Модель — это (очень невообразимые) названия для моделей, точность — это процент точности, ошибка — среднее абсолютная ошибка в градусах, n_features — количество объектов в наборе данных, n_trees — количество деревьев решений в лесу, а время — время обучения и прогнозирования в секундах.

Модели следующие:

• среднее: исходная базовая линия, рассчитанная путем прогнозирования исторической максимальной максимальной температуры для каждого дня в тестовом наборе
• one_year: модель, обученная с использованием данных за один год
• four_years_all: модель, обученная с использованием 4,5 лет данные и расширенные функции (подробности см. в первой части)
• four_years_red: модель обучена с использованием данных за 4,5 года и подмножество наиболее важных функций
• best_random: лучшая модель из случайного поиска с перекрестной проверкой
• first_grid: лучшая модель из первого поиска по сетке с перекрестной проверкой (выбранной в качестве окончательной модели)
• second_grid: лучшая модель из второго поиска в сетке

В целом, сбор большего количества данных и выбор характеристик снизили ошибку на 17.69%, а гиперпараметр еще больше уменьшил ошибку на 6,73%. Сравнение моделей

(см. «Записная книжка»)

В часах программиста сбор данных занимал около 6 часов, а настройка гиперпараметра — около 3 часов. Как и в случае любого преследования в жизни, есть момент, когда дальнейшая оптимизация не стоит усилий, и знание того, когда остановиться, может быть столь же важным, как и способность продолжать идти (извините за то, что все философски). Более того, в любой проблеме с данными существует так называемая частота ошибок Байеса, которая является абсолютной минимальной возможной ошибкой в ​​проблеме.Байесовская ошибка, также называемая воспроизводимой ошибкой, представляет собой комбинацию скрытых переменных, факторов, влияющих на проблему, которые мы не можем измерить, и собственного шума в любом физическом процессе. Поэтому создание идеальной модели невозможно. Тем не менее, в этом примере нам удалось значительно улучшить нашу модель с помощью настройки гиперпараметров, и мы рассмотрели многочисленные темы машинного обучения, которые широко применимы.

Для дальнейшего анализа процесса оптимизации гиперпараметров, мы можем изменить одну настройку за раз и увидеть влияние на производительность модели (по сути, проведение контролируемого эксперимента).Например, мы можем создать сетку с диапазоном количества деревьев, выполнить поиск по сетке CV, а затем построить результаты. Составление графика ошибок обучения и тестирования и времени обучения позволит нам проверить, как изменение одного гиперпараметра влияет на модель.

Сначала мы можем взглянуть на эффект изменения количества деревьев в лесу. (см. тетрадь для обучения и составления кода)

Количество кривых обучения деревьев

По мере увеличения количества деревьев наша ошибка уменьшается до одной точки.Точность увеличения количества деревьев за пределами 20 невелика (в нашей окончательной модели их было 100), и время обучения постоянно увеличивается.

Мы также можем исследовать кривые для числа функций для разделения узла:

Количество кривых обучения функций

По мере увеличения количества сохраняемых функций точность модели увеличивается, как и ожидалось. Время обучения также увеличивается, хотя и незначительно.

Вместе с количественной статистикой эти визуальные элементы могут дать нам хорошее представление о компромиссах, которые мы делаем с различными комбинациями гиперпараметров.Хотя обычно заранее невозможно узнать, какие настройки будут работать лучше всего, этот пример продемонстрировал простые инструменты в Python, которые позволяют оптимизировать нашу модель машинного обучения.

Как всегда, я приветствую отзывы и конструктивную критику. Со мной можно связаться по [email protected]

.

13 Инновации в вертикальном сельском хозяйстве, которые могли бы революционизировать сельское хозяйство

Многие годы задавались вопросом, действительно ли вертикальное сельское хозяйство является ответом на нехватку продовольствия в мире. Как ни странно, что концепция вертикального земледелия может показаться многим стартапам, это гениальный метод для производства продуктов питания в условиях, где пахотная земля недоступна или в лучшем случае редка.

Этот метод особенно удобен для сложных условий, таких как пустыни, городки на склонах гор и города, где выращивают много разных видов овощей и фруктов с использованием методов точного земледелия и конструкций, подобных небоскребам.

Вертикальное земледелие — это революционный и более устойчивый метод ведения сельского хозяйства, чем его аналог, поскольку он снижает потребность в воде до 70%, а также экономит много места и почвы. Это новшество в области сельского хозяйства с устойчивым развитием, поскольку его девиз заставляет все больше и больше людей поворачиваться сегодня благодаря своим экологически чистым методам и делает реальным возможность ведения сельского хозяйства в трудных условиях.

Давайте рассмотрим 13 лучших новинок в области вертикального земледелия, которые могут появиться на вашей тарелке в ближайшем будущем!

1.Гидропоника — выращивание растений без почвы

Источник: Орегонский государственный университет / Flickr

Гидропоника — это преобладающая система выращивания, которая используется в вертикальном земледелии, и она медленно, но неуклонно приобретает все большее значение. Это вовлекает вокруг роста растений в растворах питательных веществ, которые по существу свободны от почвы.

В этой вертикальной сельскохозяйственной инновации корни растений погружены в раствор питательных веществ. Это часто распространяется и контролируется, чтобы гарантировать, что есть правильный химический состав в питательном растворе.

2. Aeroponics — выращивание растений без почвы и очень малой воды

Источник: MyAeroponics / Wikimedia Commons

Инновация Aeroponics в области вертикального земледелия была сделана Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) , Этот метод устойчивого выращивания был изобретен НАСА в 1990-х годах, когда он искал эффективные методы выращивания растений в космосе.

Эта техника была затем придумана Aeroponics и была определена как «выращивание растений в атмосфере воздуха / тумана без почвы и очень небольшого количества воды.«Тем не менее, эти системы еще не оправились от аномалии в мире вертикального земледелия, даже если они продолжают вызывать интерес.

Это, несомненно, самый эффективный способ в вертикальном земледелии, поскольку он использует ошеломляющее на 90% меньше воды, чем также наиболее эффективные системы гидропоники. Также было замечено, что растения, выращенные с помощью системы аэропоники, поглощают больше витаминов и минералов, что делает растения потенциально более здоровыми и питательными.

3.Aquaponics — Экосистема, которая способствует совместному выращиванию растений и рыб.

Источник: Kate Field / Flickr

Система Aquaponics очень похожа на систему гидропоники, но только лучше. Он направлен на объединение рыб и растений в одной экосистеме. В этой системе рыба растет в закрытых прудах и производит богатые питательными веществами отходы, которые в дальнейшем служат источником пищи для растений, выращиваемых на вертикальных фермах.

Растения, выполняя свою часть работы, очищают и фильтруют сточные воды, которые возвращаются непосредственно в рыбные пруды.Aquaponics определенно используется в меньшем масштабе, чем большинство инноваций в вертикальном сельском хозяйстве.

Тем не менее, он по-прежнему используется многими коммерческими вертикальными фермами, которые хотят производить только несколько быстрорастущих культур, а не включать компонент аквапоники. В результате, вопросы производства и экономики упрощаются, и это также максимизирует эффективность.

Тем не менее, эта система с замкнутым циклом может стать более популярной с популярностью новых стандартизированных систем aquaponic.

4.Lokal — подача свежих продуктов в нужное место

Источник: Space10

Инновационная лаборатория Space10 IKEA разработала идею Lokal, в которой используется система гидропонного земледелия. Он также использует светодиоды, чтобы ваш огород в штабелируемых лотках.

По словам дизайнеров Lokal, зелень растет в три раза быстрее, чем традиционные сады. Они также тестируют еще одно новшество, в рамках которого они будут интегрировать датчики в растущие лотки, которые помогут вам проверить состояние культур с помощью смартфонов или Google Homes.

В долгосрочной перспективе они также хотят использовать машинное обучение для сбора и анализа данных от людей, использующих Lokal, для оценки производительности. Это нововведение может реально помочь людям выращивать свежие продукты на своих собственных мини-фермах.

5. AeroFarms — инновационная технология интеллектуального вертикального земледелия

Источник: AeroFarms

Когда дело доходит до выращивания в закрытых помещениях, AeroFarms являются коммерческими лидерами в этой области благодаря своей инновации в использовании аэропонной системы земледелия, которая обеспечивает предсказуемые результаты. вашего урожая, меньшее воздействие на окружающую среду, более быстрый период сбора урожая и превосходное качество продуктов питания.Технология помогает выращивать зелень без использования солнца или почвы.

Таким образом, легче контролировать результаты сбора урожая. Инновация в вертикальном сельском хозяйстве использует интеллектуальный свет, интеллектуальную аэронику, интеллектуальное питание, интеллектуальные данные, интеллектуальное управление вредителями, интеллектуальный субстрат и интеллектуальное масштабирование.

AeroFarms нацелен на преобразование всей системы сельского хозяйства путем строительства и создания экологически ответственных хозяйств. Они строят фермы по всему миру, чтобы обеспечить местное производство продуктов питания, питательных, безопасных, устойчивых и вкусных.

Короче говоря, они хотят выращивать больше культур в меньшем пространстве, что может привести к пищевой революции.

6. Plantscapers — здание, обеспечивающее жильем своих жителей

Источник: Plantagon

Шведская компания по производству пищевых продуктов Plantagon предлагает креативное решение, которое позволит офисным помещениям и зданиям кормить большие помещения. число людей. Чтобы использовать инновационные методы вертикального земледелия, Plantagon приобрела права на вертикальную теплицу у органического фермера по имени Оке Олссон, который верит в использование технических инноваций для поиска эффективных сельскохозяйственных решений.

Олссон разработал стеллажную транспортную систему, которая постепенно перемещает посадочные ящики от пола до потолка вертикальной теплицы, таким образом, не требуя искусственного освещения.

Эти вертикальные теплицы или огороды интегрированы непосредственно в офисные здания с функциональностью гидропонного земледелия. Здание будет называться World Food Building с целью производства не менее 550 тонн овощей в год, и его планируется построить в Линчёпинге, Швеция.

Это приблизительное количество овощей, которое может обеспечить пищу почти 5000 человек. Автоматизация высокого уровня будет использоваться для обслуживания и сбора растений, чтобы сохранить затраты на очень низком уровне.

Более того, все, начиная с солнечного света, температуры и питания, а также качества воздуха, будет измеряться с помощью автономных и контролируемых систем.

Подводя итог, можно сказать, что это отличная инновация, которая учитывает устойчивость и потребности людей, поддерживая очень низкие расходы на транспортировку, а также экономя большое количество энергии, выбросов и воды.Если концепция станет успешной, больше стран, таких как Сингапур, Гонконг, США и другие, также планируют принять ее.

7. VertiCrop — устойчивый метод ведения сельского хозяйства в городских районах

VertiCrop — это запатентованный метод ведения сельского хозяйства, который был признан одним из величайших изобретений в мире журналом TIME в 2009 году. Этот патент находится на рассмотрении Технология была разработана и разработана таким образом, чтобы пища могла выращиваться естественным образом в условиях шумных городских районов.

Этот запатентованный метод предлагает смещение парадигмы в производстве продуктов питания и устойчивых методах ведения сельского хозяйства. Он обеспечивает до двадцатикратной урожайности ваших стандартных полевых культур и использует всего лишь 8% воды, которая обычно требуется для обработки почвы.

Инновация по вертикальному земледелию работает на подвесной конфигурации лотков, которая сама по себе уникальна и работает на конвейерной системе. VertiCrop предлагает оптимальное воздействие как искусственного, так и естественного света в дополнение к питательным веществам, которые точно измеряются для каждого растения.

Он был разработан таким образом, чтобы способствовать здоровому росту сельскохозяйственных культур в контролируемой и замкнутой среде. Кроме того, он полностью избавляет от необходимости использования вредных гербицидов и пестицидов и максимально увеличивает пищевую ценность, питание и, прежде всего, вкус.

8. Модульные фермы — производят свежие растения практически в любой точке мира

Исключительная и устойчивая модульная фермерская система — еще одно замечательное новшество в мире вертикального земледелия от компании ModularFarms.Это полностью закрытая система вертикального земледелия, которая способна производить здоровые и свежие растения практически в любом климате и в любой точке мира.

Если вас это не заинтриговало, это индивидуальный проект, основанный на идее городской фермы. Эта модульная ферма масштабируется в соответствии с потребностями и имеет дополнительные модули, которые доступны для различных целей.

Модульная фермерская система концентрируется исключительно на рентабельности фермеров и здоровье растений. Эта система — идеальное сочетание контейнерных ферм и испытанная технология вертикального земледелия.

Этот баланс между этими двумя факторами способствует бесконечному росту свежих и местных растений. Изюминкой этого инновационного вертикального фермерства является то, что вы можете настроить свою систему и расширить ее функциональные возможности в соответствии с вашими потребностями в сельском хозяйстве в соответствии с требованиями любого масштаба.

9. Кубические фермерские системы — устойчивая фермерская система следующего поколения

Кубические фермы, как отметил генеральный директор Дейв Динезен в своей речи в Tbox Abbotsford, — это следующее поколение последовательных, предсказуемых и прибыльные сельскохозяйственные производства.Он работает по методу вращения конвейера, автоматизированной системе подачи питательных веществ и светодиодному освещению.

Машины, используемые для выращивания сельскохозяйственных культур, создают оптимальную среду для зелени. Он также использует 1/26 объема воды, используемой в традиционном сельском хозяйстве, что делает его устойчивым.

Обычно нельзя связывать эти слова с сельским хозяйством или выращиванием. Тем не менее, запатентованная система голландского кубического фермерства полностью исключает риски обычного фермерства для стандартизации результатов путем контроля ресурсов.

Это, в свою очередь, означает стабильный и более предсказуемый доход в дополнение к большей согласованности по размеру, вкусу и цвету продукта. Это также обещает более длительный срок хранения и более высокое содержание питательных веществ для вашей зелени.

10. ZipGrow — вертикальное фермерство для современных фермеров

Девиз ZipGrow: ‘ОБРАЗОВАТЬ. EQUIP. EMPOWER ». Команда ZipGrow разработала инновационные сельскохозяйственные решения для современных фермеров, у которых нет необходимых инструментов и опыта для масштабирования или открытия бизнеса по гидропонному фермерству.

ZipGrow понимает проблемы, с которыми сегодня сталкиваются средние фермеры, с точки зрения неоптимального выращивания оборудования, плохого земледелия или плохого понимания того, чего на самом деле хочет рынок. В результате ZipGrow создал множество сервисов и продуктов, так что колоду можно составить в их пользу.

Они в корне изменили индустрию вертикального земледелия с системным управлением, технологией выращивания в вертикальной плоскости и высокотехнологичными проектами рабочих процессов, чтобы помочь бесчисленным фермерам во всем мире.

11. Bowery — самая технологичная коммерческая крытая ферма в мире

Источник: boweryfarming / Instagram

Компания Bowery, занимающаяся выращиванием в домашних условиях, разрабатывает технологически продвинутую фермерскую систему, способную приносить урожай в 30 раз. Больше производят и выращивают более 100 видов трав и листовой зелени. Система по заявлению компании будет контролировать весь процесс выращивания в помещении без использования пестицидов благодаря своей технологической системе BoweryOS.

Технология автоматически создает идеальные условия для растений, собирая данные по мере их роста. Данные помогут обеспечить растения точным количеством света, питательных веществ или очищенной воды.

Кроме того, сложный анализ позволит дополнительно собирать урожай в нужное время, когда его вкус наилучший. Продукты, выращиваемые по системе Bowery, потребляют на , 95%, меньше воды по сравнению с традиционным сельским хозяйством.

12.Skyfarm — ветропарковая вертикальная фермерская башня

Источник: Rogers Stirk Harbour + Partners

Архитектурная фирма Rogers Stirk Harbour + Partners из Лондона продемонстрировала концепцию под названием Skyfarm во время Всемирного архитектурного фестиваля в 2014 году. Идея состоит в том, чтобы построить гиперболоидную башню, в которой используются различные методы ведения сельского хозяйства, включая аквапонику и традиционные методы посева на почве, для выращивания сельскохозяйственных культур в городских районах с высокой плотностью или в местах, где доступность земли меньше.

Многоэтажное здание использует бамбук для создания жесткой круглой рамы, максимально увеличивая воздействие солнца на ферму. Башня поддерживает как выращивание сельскохозяйственных культур, так и рыбу вместе через рециркуляционную систему, в которой питательные вещества из рыбной воды поступают в зерновые культуры, в то время как растения обеспечивают фильтры для процветания рыбы.

В нижней части башни предусмотрен большой прозрачный резервуар, состоящий из пресной воды для разведения таких рыб, как окунь, тилапия и баррамунди.В середине башни растения выращиваются на гидропонике с использованием воды.

Кроме того, растения выращиваются с помощью аэропоники с использованием только водяного тумана и без почвы. Верх башни состоит из резервуаров для воды и турбин.

Башня является примером устойчивого решения для выращивания продуктов с коротким сроком годности при хранении и легким доступом для городского населения.

13. Sky Greens — первая в мире вертикальная ферма с гидравлическим приводом

Источник: Sky Greens

Сингапурская компания Sky Greens разработала революционную систему вертикального земледелия, которая также является первой в мире низкоуглеродистой гидравлической системой привода. фермы.Овощи высаживаются на полки, которые вращаются в течение дня.

Растения на дне получают воду, а растения наверху получают солнечный свет, и процесс продолжается. Этот подход сводит к минимуму использование воды, земли и энергии по сравнению с традиционными методами ведения сельского хозяйства.

Кроме того, система вертикального земледелия Sky Urban способна в 10 раз увеличить урожайность по сравнению с традиционными фермами. Хотя система в настоящее время используется для выращивания азиатских овощей, она также может использоваться для выращивания всех видов фруктов и овощей.

Вертикальное земледелие, безусловно, является привлекательным вариантом для фермеров в наши дни, так как все больше и больше экспертов отрасли принимают его по уважительной причине. Это обещает гораздо более устойчивый способ ведения сельского хозяйства, помимо не только производства качественной продукции, но и сокращения затрат и повышения экологичности сельского хозяйства.

Эти инновации неизбежно повысят популярность и революционизируют лицо вертикального фермерства в будущем!

TG Pro — Контроль температуры и управление вентилятором

MacBook Pro (15 дюймов, начало 2008 г.)	MacBookPro4,1
MacBook Pro (17 дюймов, начало 2008 г.)	MacBookPro4,1
MacBook Pro (15 дюймов, конец 2008 г.)	MacBookPro5,1
MacBook Pro (13 дюймов, середина 2009 г.)	MacBookPro5,5
MacBook Pro (15-дюймовый, 2.53 ГГц, середина 2009 г.)	MacBookPro5,3
MacBook Pro (15 дюймов, середина 2009 г.)	MacBookPro5,3
MacBook Pro (17 дюймов, начало 2009 г.)	MacBookPro5,2
MacBook Pro (17 дюймов, середина 2009 г.)	MacBookPro5,2
MacBook Pro (13 дюймов, середина 2010 г.)	MacBookPro7,1
MacBook Pro (15 дюймов, середина 2010 г.)	MacBookPro6,2
MacBook Pro (17 дюймов, середина 2010 г.)	MacBookPro6,1
MacBook Pro (13 дюймов, начало 2011 г.)	MacBookPro8,1
MacBook Pro (13 дюймов, конец 2011 г.)	MacBookPro8,1
MacBook Pro (15 дюймов, начало 2011 г.)	MacBookPro8,2
MacBook Pro (15 дюймов, конец 2011 г.)	MacBookPro8,2
MacBook Pro (17 дюймов, начало 2011 г.)	MacBookPro8,3
MacBook Pro (17 дюймов, конец 2011 г.)	MacBookPro8,3
MacBook Pro (13 дюймов, середина 2012 г.)	MacBookPro9,2
MacBook Pro (Retina, 13-дюймовый, конец 2012 г.)	MacBookPro10,2
MacBook Pro (15 дюймов, середина 2012 г.)	MacBookPro9,1
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, середина 2012 года)	MacBookPro10,1
MacBook Pro (Retina, 13-дюймовый, начало 2013 г.)	MacBookPro10,2
MacBook Pro (Retina, 13-дюймовый, конец 2013)	MacBookPro11,1
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, начало 2013 г.)	MacBookPro10,1
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, конец 2013)	MacBookPro11,3
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, конец 2013)	MacBookPro11,2
MacBook Pro (Retina, 13-дюймовый, середина 2014 г.)	MacBookPro11,1
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, середина 2014 г.)	MacBookPro11,3
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, середина 2014 г.)	MacBookPro11,2
MacBook Pro (Retina, 13-дюймовый, начало 2015 г.)	MacBookPro12,1
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, середина 2015 г.)	MacBookPro11,5
MacBook Pro (Retina, 15-дюймовый, середина 2015 г.)	MacBookPro11,4
MacBook Pro (13 дюймов, 2016 г., два порта Thunderbolt 3)	MacBookPro13,1
MacBook Pro (13 дюймов, 2016 г., четыре порта Thunderbolt 3)	MacBookPro13,2
MacBook Pro (15 дюймов, 2016 г.)	MacBookPro13,3
MacBook Pro (13 дюймов, 2017 г., два порта Thunderbolt 3)	MacBookPro14,1
MacBook Pro (13 дюймов, 2017 г., четыре порта Thunderbolt 3)	MacBookPro14,2
MacBook Pro (15 дюймов, 2017)	MacBookPro14,3
MacBook Pro (13 дюймов, 2018, четыре порта Thunderbolt 3)	MacBookPro15,2
MacBook Pro (15 дюймов, 2018)	MacBookPro15,1
MacBook Pro (13 дюймов, 2019 г., четыре порта Thunderbolt 3)	MacBookPro15,2
MacBook Pro (15 дюймов, 2019)	MacBookPro15,1, MacBook Pro 15,3
MacBook Pro (13 дюймов, 2019 г., два порта Thunderbolt 3)	MacBookPro15,4
MacBook Pro (16 дюймов, 2019)	MacBookPro16,1
MacBook Pro (13 дюймов, 2020, четыре порта Thunderbolt 3)	MacBookPro16,2
MacBook Pro (13 дюймов, 2020, два порта Thunderbolt 3)	MacBookPro16,3
MacBook Pro (16 дюймов, 2020, Radeon 5600M)	MacBookPro16,4

.

Разное