Газели параметры: ГАЗ-2705: технические характеристики

Автобус Газель 4WD — технические характеристики

Подрессоренное водительское сиденье «стандарт» (с раздельной регулировкой подушки по высоте и горизонтали, регулировкой угла наклона спинки)
Прикуриватель, пепельница
Розетка 12В
Дополнительная розетка 12В (в задней части салона)
Плафон внутреннего освещения (задний)
Салонный фильтр
Утеплитель радиатора
Потолочная консоль
Система отопления и вентиляции
Вентиляционный люк (материал — стекло с шелкотрафаретной печатью)
Масса снаряженного автомобиля, кг	2220* (2205**)/2155* (2130**)	2340* (2325**)/2190* (2165**)
Полноразмерное запасное колесо
Комплект инструментов
Индикатор износа тормозных колодок
Блок-фары головного света с дневными ходовыми огнями с корректором угла наклона
Подготовка под подключение тахографа (место + провод)
Пакет опций «Комфорт 1»
Головное устройство 1DIN: CD-MP3-ресивер с AM/FM — тюнером с кнопками управления на руле и USB	О	О
Противотуманные фары	О	О
Водительское сиденье «люкс» (подрессоренное, с подлокотником, регулировками, поясничным подпором, подогревом)	О	О
Пакет опций «Комфорт 2» (3-местная кабина)
Аналогично «Комфорт 1» со следующими опциями:
Предпусковой подогреватель-отопитель	О	О
Пакет опций «Комфорт 2» С2-2 (7-местная кабина)
Аналогично «Комфорт 2» со следующими опциями:
Дополнительный отопитель		О
Прочие опции
Платформа с катаными бортами, фанерным настилом, тентом	О	О
Платформа с алюминиевыми бортами, фанерным настилом	О	О
Огнетушитель	О	О
Тахограф	О	О
Комплект дверных карманов (1 левый + 1 правый)***	А	О
Дверной карман задний***	А	О

Автомобиль «Газель»: модификации и характеристики

Автомобиль «Газель», модификации которой имеют несколько вариантов, относится к серии отечественных малотоннажных грузовиков. Основные производственные мощности по выпуску транспортного средства расположены на Горьковском автомобильном комбинате. Также на постсоветском пространстве работает несколько заводов, которые осуществляют сборку автомобиля из готовых деталей. Впервые модель начала поступать в серийное производство после июня 1994 года. Машина популярна в различных хозяйственных сферах, включая транспортную, аграрную, промышленную сферу. Рассмотрим ее особенности, параметры и модели, которых за время изготовления появилось несколько десятков.

Общая информация

Автомобиль «Газель», модификации которого рассмотрим далее, в серийном производстве появился в качестве модели ГАЗ-3221. Данная машина имеет колесную базу размером 2,9 метра. Базовое оснащение авто включает в себя восемь пассажирских сидений, не считая водительского кресла. Отделка салона выполнена из велюра или дерматина.

Осенью 1998 года вышла модификация «Соболь». Микроавтобус оборудовался шестью местами и стандартной по высоте крышей. Для специальных служб и рейсовых пассажирских перевозок эксплуатируются вариации с одиннадцатью посадочными местами. В 1999 году был представлен восьмиместный «Баргузин». Он получил заниженную крышу, подъемную заднюю дверь, улучшенный салон, сопоставимый со стандартным оснащением минивэна.

Кроме того, автомобиль «Газель» модификации имел следующего плана: «Бизнес», «Некст», «Фургон», «Фермер» и некоторые другие модели, отличающиеся дорожным просветом, внешним оформлением, обустройством салона и некоторыми техническими параметрами.

ГАЗ-3302

Это авто относится к линейке бортовых автомобилей, оснащенных шасси с кабиной и показателем грузоподъемности в полторы тонны. Машина выпускается с 1994 года, подвергалась модернизации в 2003 и 2010 гг. Последняя вариация в этой серии получила наименование «Бизнес».

Высота борта грузовика составляет один метр благодаря применению шин с низким профилем, что значительно облегчает погрузочно-разгрузочный процесс. Тормозная дисковая система обеспечивает быструю и безопасную остановку транспортного средства. В 95 году появилась малая серия полноприводных модификаций под маркировкой 33-027, которая может эксплуатироваться на всех типах грунтов.

Отличительной чертой, которую получили автомобили «Газель» (модификации, вышедшие в 2002 году), стала удлиненная рама. Основным предназначением авто считалась работа в качестве автомобильных лавок и эвакуаторов. Разработчики ради повышения грузоподъемности впоследствии оснастили грузовик усиленными рессорами и усовершенствованным задним мостом.

Версии «Фермер» и «Фургон»

Данное транспортное средство («Фермер») может перевозить до пяти пассажиров или одной тонны груза. Выпуск линейки начался в 1995 году. Особенности конструкции обусловили популярность машины в сфере малого и среднего бизнеса. Микроавтобус «Фермер» получил кузов с двумя дверьми, для доступа на задний ряд нужно откидывать переднее пассажирское сиденье.

Автомобиль «Газель» модификации «Фургон» имеет грузоподъемность 1,35 тонны и два пассажирских места. Эта техника применялась в следующих направлениях:

• инкассаторских бронированных авто;
• передвижных лабораториях;
• машинах неотложной медицинской помощи;
• специальных транспортных средствах в структурах МВД.

Именно модель серии ГАЗ-2705 чаще всего выступает в основе спецтранспорта различного предназначения.

«Газель Некст»: модификации и особенности

Эта новая разработка от специалистов Горьковского автозавода была представлена в 2012 году. По конструкции и «начинке» она оказалась абсолютно новой машиной по сравнению с предшественниками. От предыдущих аналогов авто получило только раму, заднюю балку и коробку переключения передач.

В качестве силовой установки используется бензиновый мотор УМЗ либо дизель типа «Кумминс Даймлер». Эти двигатели и увеличенный радиатор практически исключают возможность перегрева. Любая базовая комплектация оснащается гидравлическим усилителем руля. Безопасность водителя и пассажиров обеспечивается модернизированными ремнями и предохранительными подушками (не во всех вариациях).

Параметры авто «Некст»

Рассмотрим основные показатели машины «Некст Газель». Модификации характеристики технического и общего плана имеют практически одинаковые. К ним относится:

• длина/ширина/высота – 5,48/2,38/2,57 метра;
• наличие электрических стеклоподъемников;
• регулируемая рулевая колонка;
• центральный замок;
• корректируемое в нескольких позициях водительское кресло.

Внешне автомобиль стал более приемистым. Это обусловлено повышением ширины кабины на 40 миллиметров при ее занижении более чем на семь сантиметров. Посадка стала комфортнее благодаря увеличению габаритов дверей.

Подробнее о моделях «Некст»

Транспортное средство «Газель», модификации, фото которого представлены выше, может иметь несколько комплектаций. Потребителю доступны следующие модели:

1. Изотермические фургоны.
2. Промтоварные автомобили.
3. Европлатформы.

Все машины оснащаются бензиновым или дизельным мотором, а также стандартной либо удлиненной рамой.

Описание

Новая модификация «Газели» ГАЗ-А22 представляет собой бортовую машину с двухрядной кабиной на семь мест. Предусмотрен монтаж стандартной и удлиненной рамы. На выбор предлагается отечественный бензиновый мотор или дизельный аналог иностранного производства.

К семейству «Некст» также относится модель ГАЗ-А21, оснащенная трехместной однорядной кабиной. Также выпускается с двумя вариациями рам и типом силовых агрегатов.

Микроавтобус на девятнадцать пассажиров типа А64-R42 изготавливается исключительно с дизельными моторами «Кумминс». Кроме того, на базе этого авто выпускаются самосвалы, эвакуаторы, школьные автобусы, машины для пожарной службы.

Модификации двигателей

«Газель» может оборудоваться несколькими типами силовых установок. Рассмотрим подробнее дизельную вариацию Cummins ISF 2.8. Агрегат соответствует требованиям «Евро-4». Рабочий ресурс мотора составляет порядка полумиллиона километров. Высокую динамику при максимальных нагрузках обеспечивает оптимальное сочетание максимального крутящего момента и передаточных чисел трансмиссии.

Устройство собирается в Китае, но преимущественно из американских деталей, что гарантирует его практичность и надежность. Характеристики мотора:

• тип – дизельный четырехцилиндровый двигатель;
• предельный показатель мощности – 120 «лошадей» при 36 000 оборотах в 60 секунд;
• рабочий объем составляет 2,8 литра;
• компрессия – 16,5;
• диаметр цилиндра/ход поршня – 94/100 миллиметров.

Ниже приведены характеристики бензинового аналога, используемого на «Газелях».

УМЗ (EvoTech 2.7)

Параметры агрегата:

• тип – четырехтактный бензиновый мотор, оснащенный управляемым впрыском и зажиганием с микропроцессорной системой;
• мощность и обороты – 106,8 лошадиных силы при четырех тысячах вращений в минуту;
• степень сжатия – 10;
• объем рабочий – 2,7 литра;
• габариты цилиндра – 96,5 мм в диаметре.

Обновленный агрегат «съедает» на десять процентов меньше бензина, имеет улучшенный крутящий момент и динамику. Двигатель стал легче, соответствует стандарту «Евро-5», изготавливается из современных сплавов. Мотор комплектуется из корейских (LG), немецких (Bosch) и американских деталей (Eaton).

Конструкторы модернизировали основные элементы силовой установки, включая распределительные валы, электрооборудование и поршневой узел. Основа мотора выполнена в характерной четырехцилиндровой конструкции с восьми клапанами.

ГАЗ-32213 и -322132

Модификации авто «Газель» этих серий имеют схожие характеристики. Модель 32213 производится с 2003 года, вмещает тринадцать пассажиров. К особенностям микроавтобуса относится оснащение салона комфортными сиденьями с высокой спинкой. Данный автомобиль претерпел несколько этапов модернизации.

Вариация 322132 представляет собой маршрутку с боковой дверью. Производство авто начато в 1996 году. От остальных аналогов машина отличается планировкой салона и присутствием боковых стоек для пассажиров. В 2005 году конструкторы обновили отопление салона, установили систему АБС, а также стали оформлять цвет кузова в желтом колере.

О модели 3221

Начало этого предшественника практически всех пассажирских «Газелей» датируется весной 1996 года. Изначально автомобиль обладал скромными характеристиками и вмещал восемь пассажиров.

Модернизация этого авто имеет следующую хронологию:

1. 1996 г. – появляются модификации с полным приводом.
2. 2003 г. – спроектирована и установлена обновленная вентиляционно-отопительная система.
3. 2005 г. – установлена опция АБС.
4. 2008 г. – разработан и введен в эксплуатацию специальный детский микроавтобус, имеющий соответствующие характеристики по оборудованию и безопасности перевозок.

В настоящее время рассматриваемый вариант выпускается под наименованием «Бизнес» и имеет свыше десятка разновидностей.

Другие базовые модели

На основе «Газели» выпускается ряд машин, производимых в странах СНГ. Среди них:

1. «Рута» – автомобиль, производимый в Украине (ремонтный завод в Часовом Яре). Он предназначен для местных пассажирских перевозок.
2. СемАР – машина, выпускаемая Семеновским авторемонтным комбинатом. В линейку входили развозные фургоны, маршрутки, школьные автобусы и специальная техника.
3. Мытищинский завод выпускает эвакуаторы, изотермические фургоны, рефрижераторы и прочую спецтехнику на базе «Газели Некст».

Конкурентоспособность

Начиная с двухтысячного года пассажирские «Газели» занимают не менее 50 процентов на рынке пассажирских перевозок. Однако в последнее время эта марка вытесняется современными моделями иностранного производства («Форд Транзит», «Рено Трафик», «Мерседес Спринтер» и другими).

Среди отечественной марки самой востребованной остается «Газель Некст». Модификации, фото и характеристики этого автомобиля интересуют многих автолюбителей. Стоит отметить, что рассматриваемые вариации оснащаются не только бензиновыми и дизельными моторами, но и газобаллонным оборудованием, что позволяет сделать эксплуатацию машины еще выгоднее.

Заключение

Микроавтобусы «Газель» до 2005 года преимущественно оборудовались карбюраторными «движками» от ЗМЗ. Их мощность составляла от 90 до 110 лошадиных сил. Кроме того, широко использовались бензиновые моторы УМЗ и дизельные двигатели «Кумминс». Машина по праву заслужила почетное место среди отечественных аналогов благодаря широкой линейке моделей, ремонтопригодности, приспособленности к не очень хорошим дорогам и приемлемой цене.

Основные технические характеристики «Газели»

Работать на хозяина хотят не все. Одним из самых доступных видов частного предпринимательства являются грузоперевозки. А одна из самых удобных машин для этого вида бизнеса – «Газель». Она маневренна, неприхотлива в обслуживании, ее можно починить самостоятельно. Технические характеристики «Газели» позволяют использовать автомашину для городских и междугородних перевозок.

Описание автомобиля

Полная масса автомобиля составляет 3,5 тонны. А это значит, что управлять ею может каждый, кто получил права на вождение легкового автомобиля, то есть открыл категорию «В». По этой же причине нет проблем с проездом «Газели» по городским улицам. Радиус поворота автомобиля — 5,5 м (меньше, чем у большинства «легковушек»). Грузоподъемность — 1,5 тыс. кг, что делает выгодным перевозки данным видом автотранспорта на небольшие расстояния. Погрузочная высота кузова составляет 1 м, что позволяет осуществлять загрузку без применения специальных средств. Длина кузова машины — 3 м, ширина — 1,95, высота борта — 40 см.

Можно особо не переживать по поводу дорожных условий, находясь за рулем автомобиля «Газель 3302». Технические характеристики дорожного просвета — 17 см — позволяют ему ехать по бездорожью. Конечно, это не вездеход, но российские дороги машине не страшны. Особенно, если она загружена «под завязку».

Кроме обычного варианта, где ведущей является задняя ось, существуют модификации с полным приводом. Такой автомобиль преодолеет даже размытую дождем грунтовку.

Заглянем под капот

Под капотом «Газелей», выпускаемых до 2000 г., стоял двигатель с автомобиля «Волга», проверенный годами. Но мощности его не всегда хватало, и в последнее время конструкторы стали устанавливать новый инжекторный двигатель.

«Газель» (технические характеристики представлены в таблице) комплектуется агрегатами Заволжского и Ульяновского моторных заводов:

	УМЗ-4216	ЗМЗ-4063
Объем, л	2,89	2,28
Мощность, л. с.	110	110
Макс. крутящий момент, Н. м	21,6	19,1

В настоящее время все чаще можно встретить автомобили подобного вида, работающие на дизельном топливе. Экономный мотор фирмы «Камминс» имеет следующие параметры:

• мощность — 120 л. с.;
• объем — 2,8 л;
• расход топлива — 10 л на 100 км.

Технические характеристики «Газели» позволяют также установить газобалонное оборудование для работы на метане либо пропане. Возможность использования 2-х видов топлива — бензина и газа — делает машину более экономичной. Например, в зимних условиях, благодаря бензину, машину легко заводить. Затем ее переводят на газ, что существенно экономит деньги водителя.

Немаловажное значение для безопасности на дорогах имеет тормозная система. В «Газели» установлены гидравлические передние дисковые и задние барабанные тормоза, что позволяет снизить тормозной путь до минимума (60 м) при скорости 80 км/ч.

Кабина

Кабина в обычной грузовой «Газели» имеет 3 места – одно водительское и два пассажирских. Существует модификация с шестиместной кабиной. Технические характеристики «Газели-дуэт» несколько отличаются от стандартных – кузов короче. При этом общая длина машины — 5,5 м — не меняется. Популярны подобные авто среди установщиков окон, строителей-ремонтников, работников экстренных служб. Им требуется мобильно передвигаться с объекта на объект, перевозя материалы и оборудование.

На дорогах можно встретить автомобили, кузов которых удлинен до 4 м. Если владелец машины захочет подобным образом модифицировать свое транспортное средство, ему потребуется специальное разрешение.

Конструкция «Газели» надежна, но в пути всякое может случиться, от форс-мажора никто не застрахован. Даже не очень опытный водитель способен сам произвести мелкий ремонт или поменять колесо.

Подводя итог, заметим: технические характеристики «Газели» сделали это детище отечественного автопрома одним из самых востребованных не только в России, но и на всем постсоветском пространстве.

Технические характеристики ГАЗель Next

Параметры	Модель автобуса
	А63R42	А64R42
Класс автобуса	B	A
Пассажировместимость, чел	18	19
в т.ч. сидящих пассажиров, чел	18	18
Полная масса, кг	4292	4252
Масса снаряженного автобуса, кг	3014	2960
Дорожный просвет, мм	170	170
Минимальный радиус поворота по колее наружного переднего колеса, м	6,6	6,6
Контрольный расход топлива(замеряется по специальной методике)при движении с постоянной скоростью 80 км/ч, л/100 км:	11,5	11,5
Максимальная скорость автомобиля на горизонтальном участке ровного шоссе,км/ч:	110	110
Модель двигателя	ISF2. 8s4R129
Тип двигателя	Дизельный, с турбонаддувом и охладителем надувочного воздуха
Экологический класс
Рабочий объем цилиндров, л	2,8
Максимальная мощность, кВт (л.с.)	88,7 (120,6)
при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	3200
Максимальный крутящий момент, нетто, Н·м (кгс·м)	295 (30,0)
при частоте вращения коленчатого вала, об/мин	1600-2700
Сцепление	Однодисковое, сухое, сгидравлическим приводом
Коробка передач	Механическая, 5-ступенчатая
Шины	Пневматические, бескамерные, размером 185/75R16C
Подвеска:
передняя	Независимая, на поперечных рычагах с цилиндрическим пружинами, со стабилизатором поперечной устойчивости
задняя	Две продольные, полуэллиптические рессоры с дополнительными рессорами и стабилизатором поперечной устойчивости
Рулевое управление	Интегральный рулевой механизм (с ГУР) Реечного типа
Рулевая колонка	Регулируемая по углу наклона
Рабочая тормозная система	Двухконтурная с гидравлическим приводом и вакуумным усилителем и АБС
Тормозные механизмы: передних колес задних колес	Дисковые Барабанные
Кузов	Каждый контур рабочей тормозной системы
Дверь передняя служебная	Одностворчатая, поворотного типа, с электромеханическим приводом и возможностью аварийного открывания изнутри и снаружи
Дверь задняя запасная	Поворотная на накладных петлях с ручным открыванием

технические характеристики, двигатель и фото :: SYL. ru

В истории отечественного автомобилестроения существовало множество народных автомобилей для коммерческого использования. Есть среди них и особенно популярные. Например, это малотоннажный автомобиль ГАЗ-33021, несмотря на то, что выпускался с 1994 по 2010 год, остается одним из самых популярных на российском рынке.

Потребность в такой машине стали диктовать рыночные отношения, начавшие свое возрождение и развитие. Торговля, да и другая деятельность, постоянно нуждалась в перевозках малогабаритных грузов.

Производственная группа «ГАЗ» стала одной из первых автомобилестроительных компаний, которая прислушалась к требованиям и выпустила на бурно развивавшийся рынок грузовики «ГАЗель». Затем появился автомобиль ГАЗ-33021, который очень быстро занял ту нишу, что давно пустовала, и тут же превратился в основного помощника для всех, кто занимался малым бизнесом.

Внешность

Внешность и размеры этой модели довольно компактны. Грузовик получился очень маневренным и отлично подходящим под отечественные дороги и города с узкими подъездами к складам, магазинам и прочим инфраструктурным объектам.

Автомобиль ГАЗ-33021 является модификацией большого семейства 3302. Дизайн кузова здесь отличается улучшенными аэродинамическими характеристиками, которые характерны для всей серии. Кабина выполнена из цельного металла. Остекление ее панорамного типа и довольно большое. Бампер был изготовлен из пластика и отличался практичностью. Первое время «ГАЗели» выпускались с довольно невзрачной радиаторной решеткой и простыми фарами прямоугольной формы. Однако затем их заменили на более подходящие ко времени элементы. Так, фары получили более каплевидную форму.

Салон

В салоне машины ГАЗ-33021 могло расположиться три человека. В начале выпуска салон был в плане эргономических возможностей довольно слабый, однако в более поздних модификациях угловатые и неинтересные формы приборной панели немного разнообразили. Так, после рестайлинга приборная панель приобрела более современную форму, а изготавливать ее стали с применением материалов более высокого качества. Специалисты отлично над ней потрудились – эргономические характеристики заметно улучшилась, и это позволило машине стать не только очень выгодным приобретением, но еще и очень удобным в управлении грузовиком.

Платформа

Небольшие коммерческие модели ГАЗ-33021 были укомплектованы бортовой платформой для перевозки грузов и тентов к ней. Тент держался на металлическом каркасе. Длина платформы составляла 3056 мм, а в ширину она была 1943 мм.

Дополнительно она оборудовалась откидными бортами сбоку, а также задним бортом.

Если говорить о габаритах, то размеры автомобиля полностью составляют 5440 мм в длину, из которых 2900 составляет длина колесной базы, 990 мм отдали переднему свесу и 1550 мм – заднему свесу. Кабина имеет ширину в 1966 мм. Весь грузовик, если измерять по бортам, в ширину – 2098 мм. Высота, измеренная по верхней точке тента, составляет 2570 мм. Кабина имеет 2120 мм в высоту. Клиренс под картером на заднем мосте составляет 170 мм. Вы можете увидеть, как выглядит автомобиль ГАЗ-33021.

Фото позволит визуально оценить габариты.

Что касается весовых характеристик, то снаряженная масса этого автомобиля составляет 1850 кг.

Полная масса равна 3,5 т. При этом нужно сказать, что максимальная нагрузка на переднюю ось для «ГАЗели» составляет 1200 кг, на заднюю можно нагружать 2300 кг. Грузовик может перевозить до 1,5 т различных грузов.

Технические характеристики ГАЗ-33021

Для группы грузовых автомобилей модели 3302 инженеры приготовили огромный спектр самых различных двигателей. Многие из них были в ходу много лет, а некоторые отходили лишь немного. Вначале грузовики поставлялись с 4-цилиндровыми рядными бензиновыми двигателями ЗМЗ-4025. Мощность этого агрегата составляла 90 л.с. Затем появился ЗМЗ–4026 с мощностными характеристиками в 100 «лошадей». А потом на «ГАЗели» стали ставить новые бензиновые и дизельные агрегаты. Самым популярным считался бензиновый ЗМЗ-405, который использовался на некоторых модификациях.

Для автомобилей ГАЗ-33021 двигатель в зависимости от модификации мог быть бензиновый ЗМЗ-4026 либо УМЗ-4216. Рассказывать о них особой нужды нет – про них все уже давным-давно знают.

УМЗ-4216 был одним из самых популярных агрегатов среди автолюбителей.

Он также был 4-цилиндровым. Рабочий объем его составлял 2,9 литра. Отличался этот агрегат переработанной и значительно лучшей системой впрыска. Так, максимальные мощностные характеристики его составляли 120 лошадиных сил. Максимум крутящего момента составлял 235 Нм на 2500 оборотах коленчатого вала. Основное достоинство этого агрегата – он мог работать с газобаллонным оборудованием.

Все силовые агрегаты работали в паре с единственной для серии 5-ступенчатой коробкой переключения передач. Она отличалась трехвальной синхронизацией. С мотором коробка работала через фрикционное однодисковое сухое сцепление. ГАЗ-33021, да и другие версии, был оснащен гидравлическим приводом для сцепления.

Шасси

Любая модификация в семействе 3302 основывалась на рамном шасси.

Система подвески – что сзади, что впереди – рессорная, зависимого типа. Она дополнялась гидравлическими амортизаторами, также на задней оси был установлен стабилизатор поперечной устойчивости. Для ГАЗ-33021 использовалась типовая колесная формула 4×2 и задний привод.

Тормозная система и рулевое управление

Тормоза в моделях из этого семейства представляли собой двухконтурную систему с гидравлическим приводом и вакуумным усилителем. Впереди были установлены механизмы на базе дисков, сзади же поставили самые обычные барабанные тормоза. Стояночный тормоз приводился в действие посредством троса.

В рулевом управлении использовали уже традиционное решение на базе винта и гайки, а дополнительно оснастили управление гидроусилителем.

Заключение

К сожалению, выпуск этих коммерческих авто был прекращен в 2010.

Единственное, что осталось от ГАЗ-33021 – фото, которые вы можете посмотреть, ну и грузовики с пробегом на вторичном рынке.

В качестве замены инженеры ГАЗ представили «ГАЗель Бизнес». Это вторая серьезная модернизация за всю историю. Автомобиль комплектовался импортными комплектующими, но на итоговую стоимость это не повлияло. Что касается нововведений, то это главный цилиндр тормоза, а также оба цилиндра привода сцепления. Они имеют общий бачок для жидкости, а доливать ее теперь гораздо проще. Также владельцы отлично отзываются про гидроусилитель, ведь старый безбожно протекал.

Но, несмотря на это, старые «ГАЗели» все еще ездят взад и вперед по нашим дорогам, трудятся на благо малого бизнеса. И уйдут они с рынка не так уж и скоро, так как до сих пор используются.

Итак, мы выяснили, какие имеет автомобиль ГАЗ-33021 технические характеристики, салон и внешность.

Технические данные и характеристики автомобилей | ГАЗ 2705

Параметр	Модель автомобиля
	ГАЗ-2705, ГАЗ-2705 <Комби>	ГАЗ-3221	ГАЗ-32212	ГАЗ-32213
Общие данные
Тип автомобиля	Цельнометаллический автофургон	3250	3250	3500
Полная масса*, кг	3500	2500	2440	2440
Масса снаряженного автомобиля, кг	2000 2090**
База, мм	2900	2900
Габаритные размеры, мм:
длина	5500	5500
ширина	2075	2075
высота	2285	2255
Колея передних колес	1700	1700
Колея задних колес (между серединами сдвоенных шин), мм	1560	1560
Дорожный просвет (под картером заднего моста при полной массе), мм	170	170
Минимальный радиус поворота по колее наружного переднего колеса, м	5,5	5,5
Максимальная скорость автомобиля на горизонтальном участке ровного шоссе, км/ч	115	115
Расход топлива по ГОСТ 20306-90 при движении с постоянной скоростью, л/100 км:
для автомобиля с двигателями УМЗ-4215, ЗМЗ-4025, -4026:
60 км/ч	11	11
80 км/ч	15	15
для автомобилей с двигателями УМЗ-4061, -4063:
60 км/ч	10,5	10,5
80 км/ч	13	13
Углы свеса (с нагрузкой), град:
передний	22	22
задний	18	18
Максимальный подъем, преодолеваемый автомобилем с полной нагрузкой, %	26	26
Погрузочная высота фургона, мм	725	—
Объем грузового салона фургона, мм3	9/6**	—
* Полная масса автобусов указана с учетом посадки водителя и пассажиров по количеству установленных сидений.
** Для ГАЗ-2705 <Комби>.
Двигатель
Параметр	Модель двигателя
	ЗМЗ-40250*	ЗМЗ-40260*	ЗМЗ-40610*	ЗМЗ-4063*	УМЗ-4215С*	УМЗ-42150*
Тип	4-тактный, карбюраторный
Число и расположение цилиндров	Четырехрядное
Диаметр цилиндра и ход поршня, мм	92х92		92х86		100х92
Рабочий объем цилиндров, л	2,445		2,3		2,89
Степень сжатия	6,7	8,2	8	9,3	8,2	7
Номинальная мощность, кВт (л. с.):
брутто	66,2(90)	73,5(100)	73,5(100)	80,9(110)	80,9(110)	76,0(103)
нетто	56,1(76)	63,4(86)	64,8(88)	72,2(98)	70,5(96)	65,4(89)
Максимальный крутящий момент, Н·м (кгс·м):
брутто	173(17,6)	182(18,6)	181(18,5)	191 (19,5)	216(22)	206(21)
нетто	164(16,7)	172(17,5)	168(17,0)	172(17,5)	206(21,0)	196(20,0)
при частоте вращения коленчатого вала мин-1	2400-2600		3500		2200-2500
Частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода, мин-1
минимальная	600+50		750+50		750+50
повышенная	2700+50		2750+50		2400+50
Марка бензина	АИ-80	АИ-93 А-92	АИ-80	АИ-93 А-92	АИ-93 А-92	АИ-80
Порядок работы коленчатого вала	1-2-4-3		1-3-4-2		1-2-4-3
Направление вращения коленчатого вала	Правое (наблюдая со стороны вентилятора)
Система питания	С подогревом рабочей смеси отработавшими газами		С жидкостями подогревом рабочей смеси
Карбюратор	К-151, К-151С		К-151Д		К-151Т
Воздушный фильтр	Сухой с картонным фильтрующим элементом
Параметр	Значение
Трансмиссия
Сцепление	Однодисковое, сухое с гидравлическим приводом выключения
Коробка передач	Механическая, 5-ступенчатая с синхронизаторами на всех передачах переднего хода. Передаточные числа: I передача — 4,05; II — 2,34; III — 1,395; IV — 0,849; V — 0,849 и задний ход — 3,51
Масса коробки передач, кг	32
Карданная передача	Открытого типа. Имеет два вала и три карданных шарнира с игольчатыми подшипниками. Снабжена промежуточной опорой
Ведущий мост:
главная передача	Коническая, гипоидная, передаточное число — 5,125 (4,556*)
дифференциал	С коническими шестернями
полуоси	Полностью разгруженные
Масса заднего моста с тормозами и ступицами, кг	146
Ходовая часть
Колеса	Дисковые с неразборным ободом 51/2jх16Н2
Шины	Пневматические, радиальные, размером 175 R16 или 185/75 R16 С
Подвески:
передняя	Две продольные листовые рессоры
задняя	Две продольные листовые рессоры с дополнительными** рессорами
Амортизаторы	Гидравлические, телескопические двухстороннего действия. Установлены по два в передней и задней подвесках
Рулевое управление
Тип рулевого механизма	Винт — шариковая гайка
Рулевая колонка	С регулируемыми наклоном и высотой
Передаточное число	23,09 (в средней части)
Тормозная система
Гидропривод рабочей тормозной системы	Двухконтурная с гидравлическим приводом и вакуумным усилителем
Тормозные механизмы:
передних колес	Дисковые
задних колес	Барабанные
Запасная тормозная система	Каждый контур рабочей тормозной системы
Стояночная тормозная система	С механическим тросовым приводом к тормозным механизмам задних колес
** Условный знак, заменяющий букву комплектации двигателя.
** Для автомобиля с двигателями УМЗ-4215.
Параметр	Значение
Электрооборудование
Тип	Постоянного тока, однопроводное. Отрицательные выводы источников питания и потребителей соединены с корпусом
Номинальное напряжение, В	12
Генератор:
для двигателей ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026	16.3701 или 191.3771
для двигателей ЗМЗ-4061, ЗМЗ-4063	9122.3701 или 2502.3771
для двигателей УМЗ	1641. 3701
Регулятор напряжения (ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026, УМЗ)	13.3702-04 или 50.3702
Стартер:
для двигателей ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026	422.3708000 или 4216.3708.000-01 или 4227.3708000 или 4217.3708001-01
для двигателей ЗМЗ-4061, ЗМЗ-4063	60I2.370.8000 или 4216.3708000-07 или 406.3708000
для двигателей УМЗ	42.3708 или 421.3708-01
Система управления двигателем ЗMЗ-4061, ЗMЗ-4063	Микас 7.1 (243.3763-01 или 243.3763-21)*
блок управления	0261210113** или 23.3847 или ДС-1
датчик синхронизации	45. 3829 или 0261230037**
датчик абсолютного давления	19.3828 или 405226
датчик температyры охлаждающей жидкости (датчик системы управления)
датчик детонации	0261231046** или GT 305 или 18.3885
Катушка зажигания:
для двигателей ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026, УМЗ	Б 116-02 или 3122.3705 или 41.3705 или 4715.3705 или 27.3705 или Б116-03
для двигателей ЗMЗ-4063, ЗМЗ-40522	3012.3705 или 406.3705 (по 2 шт.)
Электромагнитный клапан ЭПХХ	19.3741 или ИЖКЭ-3741
Свечи зажигания:
для двигателей ЗМЗ-402	А 14 ВР
для двигателей ЗMЗ-406, ЗМЗ-40	А 14ДВР или WR8DC** или LR17YG***
для двигателей УМЗ-4215С	А 17В или N15YC***
для двигателей УМЗ-42150	А 11 или N17YC***
Датчик-распределитель зажигания:
для двигателей ЗМЗ-402	19. 3706
для двигателей УМЗ	33.3706
Koммyтатор (ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026, УМЗ)	131.3734 или 131.3734-01 или 94.3734-01 или 90.3734
Датчик температуры охлаждающей жидкости	ТМ 106-10 или ТМ 106-11
Датчик аварийной температуры охлаждающей жидкости	ТМ 111-02
Датчик указателя давления масла	23.3829
Датчик сигнализатора аварийного давления масла	30.3829 или ММ 111В
Блок управления электромуфтой вентилятора (ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026, УМЗ)	40.3763
Аккумуляторная батарея	6CT-55A
Выключатель батареи (для автобусов)	13. 3737 дистанционный
Фары:
правая	0301215 202 или 1512.3775000
левая	0301215 201 или 1502.3775000
Задние фонари:
для автомобилей с платформой	171.3716 или 7702.3716
для автофургонов и автобусов	70.3716 (правый), 701.3716 (левый)
Стеклоочиститель	60.5205010 или 70.5205000
Комплект звуковых сигналов	22.3721/221.3721
Кузов
Кузов	Цельнометаллический, полукапотный, имеет пять дверей — две распашные двери кабины, боковую сдвижную и две распашные задние двери салона
Кабина автобусов	Двух- или трехместная
Кабина автофургонов	Трехместная (ГАЗ-2705), семиместная (ГАЗ-2705 <Комби>)
Габаритные размеры (внутренние) грузового салона автофургона, мм:
длина	3140 (ГАЗ-2705), 2000 (ГАЗ-2705 <Комби>)
ширина	1830
высота	1500
* С функцией управления реле-электромуфты вентилятора.
** Изделия фирмы <Bosch>.
*** Изделия фирмы <BRICK>.
Зазор между коромыслами и клапанами на холодном двигателе при 15-20° С, мм:
двигатели ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026	0,35-0,45
двигатели УМЗ:
для выпускных клапанов 1 и 4 цилиндров	0,3-0,35
для остальных клапанов	0,35-0,4
Нормальная температура жидкости в системе охлаждения, °С:
двигатели ЗМЗ-4025, 4026	80-90
двигатели ЗМЗ-4061, 4063	80-105
двигатели УМЗ-4215	80-105
Минимальная частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода:
двигатели ЗМЗ-4025, 4026	550-650
двигатели УМЗ-4215, ЗМЗ-4061, 4063	700-800
Зазор между электродами свечей, мм:
двигатели ЗМЗ-4025, 4026	0,8-0,95
двигатели УМЗ-4215, ЗМЗ-4061, 4063	0,7-0,85
Прогиб ремня между шкивами генератора и водяного насоса (двигатели ЗМЗ-4061, 4063) при нажатии с усилием 80 Н (8 кгс), мм	15
Прогиб ремня вентилятора (двигатели УМЗ-4215, ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026) при нажатии с усилием 40 Н (4 кгс), мм	7-9
Прогиб ремня водяного насоса и генератора (двигатели УМЗ-4215, ЗМЗ-4025, ЗМЗ-4026) при нажатии с усилием 4 Н (4 кгс), мм	8-10
Свободный ход педали сцепления, мм	12-28
Свободный ход педали тормоза при неработающем двигателе, мм	3-5
Суммарный люфт рулевого колеса в положении, соответствующем прямолинейному движению, град.	не более 25 (20°)*
Минимально допустимая толщина фрикционных накладок, мм:
для колодок передних дисковых тормозных механизмов	3
для накладок задних барабанных тормозных механизмов	1
Уклон, на котором автомобиль с полной нагрузкой удерживается стояночной тормозной системой, не более, %	16
Углы установки передних колес:
развал**	1°
поперечный наклон шкворня**	8°
продольный наклон шкворня**	3°28`+30`
схождение колес, мм	0-3
Давление воздуха в шинах, кПа (кгс/см2):
передних колес	290+10 (3,0+0,1)
задних колес	290+10 (3,0+0,1)
Давление воздуха в шинах каждой оси должно быть одинаковым, согласно указанным величинам	270+10 (2,8+0,1)*
Топливный бак, л	70
Система охлаждения двигателя, л:
с одним отопителем (для ГАЗ-2705)	9,7
с дополнительным отопителем (для автобусов и ГАЗ-2705 <Комби>)	11,5
Система смазки двигателя, л:
двигатели ЗМЗ-4025, -4026, -4061, -4063	6,0
двигатели УМЗ-4215 (без объема масляного радиатора)	5,8
Коробка передач, л	1,2
Задний мост, л	2,2(3,0**)
Рулевой механизм	0,45-0,5
Амортизаторы (каждый), л	0,28(0,345***)
Система гидравлического привода тормозов, л	0,52
Система гидравлического привода выключения сцепления, л	0,2
Количество смазки в двух ступицах передних колес, г	270
Количество смазки в двух ступицах задних колес, г	66
Бачок смывателя ветрового стекла, л	1,5
** Для автобусов.
*** Для заднего моста с балкой типа <банджо>.
*** Для амортизаторов, устанавливаемых до 1997 г.

Параметры

— Vapor Docs

Традиционные веб-фреймворки оставляют место для ошибок при маршрутизации за счет использования строк для имен и типов параметров маршрута. Vapor использует закрытие Swift, чтобы обеспечить более безопасный и интуитивно понятный метод доступа к параметрам маршрута.

См. Также

Параметры маршрута

относятся к сегментам пути URL (например, / users /: id ).Для параметров запроса (например, ? Foo = bar ) см. Параметры запроса запроса.

Сейф типа

Чтобы создать безопасный тип маршрута, просто замените одну из частей вашего пути на Тип .

  drop.get ("users", Int.parameter) {req in
    let userId = попробуйте req.parameters.next (Int.self)
    return "Вы запросили пользователя № \ (userId)"
}
  

Это создает маршрут, который соответствует users /: id , где : id — это Int .Вот как это будет выглядеть при использовании ручных параметров маршрута.

  drop.get ("users", ": id") {запрос в
    guard let userId = request.parameters ["id"] ?. int else {
        бросить Abort.badRequest
    }

    return "Вы запросили пользователя № \ (userId)"
}
  

Здесь вы можете видеть, что типобезопасная маршрутизация сохраняет ~ 3 строки кода, а также предотвращает ошибки времени выполнения, такие как неправильное написание : id .

Параметрируемый

В качестве параметра можно использовать любой тип, соответствующий Параметризуемый .По умолчанию все модели Vapor соответствуют требованиям.

Используя это, можно еще больше упростить наш предыдущий пример с пользователями.

  drop.get ("пользователи", User.parameter) {req in
    let user = попробуйте req.parameters.next (User.self)

    return "Вы запросили \ (user.name)"
}
  

Здесь предоставленный идентификатор автоматически используется для поиска пользователя. Например, если запрашивается / users / 5 , модель User будет запрошена для пользователя с идентификатором 5 .Если он найден, запрос завершается успешно и вызывается закрытие. Если нет, выдается сообщение об ошибке «Не найдено».

Вот как бы это выглядело, если бы мы посмотрели модель вручную.

  drop.get ("users", Int.parameter) {req in
    let userId = попробуйте req.parameters.next (Int.self)
    guard let user = попробуйте User.find (userId) else {
        throw Abort.notFound
    }

    return "Вы запросили \ (user.name)"
}
  

Протокол

Вы можете согласовать свои собственные типы с параметризуемым .

  импортная маршрутизация

extension Foo: Parameterizable {
    /// Этот уникальный ярлык используется для идентификации
    /// параметр в роутере
    static var uniqueSlug: String {
        вернуть "фу"
    }


    static func make (для параметра: String) throws -> Foo {
        /// здесь настраиваемая логика поиска
        /// строка параметра содержит информацию
        /// анализируется из URL.
        ...
    }
}
  

Теперь вы можете использовать этот тип для типизированной маршрутизации.

  капля.get ("пользователи", "ник", Foo.parameter) {req in
    let foo = попробуйте req.parameters.next (Foo.self)
    ...
}
  

Группы

Типобезопасные параметры также работают с группами.

  let userGroup = drop.grouped ("пользователи", User.parameter)
userGroup.get ("messages") {req in
    let user = попробуйте req.parameters.next (User.self)

    ...
}
  

Моделирование беседки · PX4 v1.9.0 Руководство разработчика

PX4 QGroundControl QGC SDK MAVLink Документация Документы Поддержка Помогите

• Введение
• Начиная
  • Начальная настройка
  • Установка Toolchain
    • Mac OS
    • Linux
      • Ubuntu / Debian Linux
      • CentOS Linux
      • Arch Linux
      • Продвинутый Linux
    • Windows
      • Cygwin Toolchain
      • Виртуальная машина Toolchain
      • Bash в Windows Toolchain
      • Msys Toolchain
    • Быстрая установка RTPS
    • Дополнительные инструменты
  • Создание Кодекса
  • Написание вашего первого приложения
  • Шаблон приложения / модуля
• Концепции
  • Обзор архитектуры PX4
    • Схемы контроллеров
  • Обзор платформы Dronecode
  • Режимы полета
  • Смесители и приводы
  • Конечный автомат PWM

Понимание параметров LightGBM (и как их настраивать)

Я уже давно использую lightGBM.Это был мой алгоритм решения большинства проблем с табличными данными. Список замечательных функций длинный, и я предлагаю вам взглянуть, если вы еще этого не сделали.

Но мне всегда было интересно понять, какие параметры имеют наибольшее влияние на производительность и как мне настроить параметры lightGBM, чтобы получить от этого максимальную отдачу.

Я решил, что мне нужно провести небольшое исследование, узнать больше о параметрах LightGBM… и поделиться своим опытом.

Конкретно I:

По мере того, как я делал это, я получил гораздо больше знаний о параметрах lightGBM.Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете ответить на следующие вопросы:

• Какие методы повышения градиента реализованы в LightGBM и в чем их отличия?
• Какие параметры в целом важны?
• Какие параметры регуляризации необходимо настроить?
• Как настроить параметры lightGBM в Python?

Методы усиления градиента

С LightGBM вы можете запускать различные типы методов повышения градиента.У вас есть: GBDT, DART и GOSS, которые можно указать с помощью параметра boost .

В следующих разделах я объясню и сравню эти методы друг с другом.

lgbm gbdt (деревья решений с градиентным усилением)

Этот метод представляет собой традиционное дерево принятия решений с градиентным усилением, которое было впервые предложено в статье и является алгоритмом некоторых замечательных библиотек, таких как XGBoost и pGBRT.

В наши дни gbdt широко используется из-за его точности, эффективности и стабильности.Вы, наверное, знаете, что gbdt представляет собой ансамблевую модель деревьев решений, но что именно это означает?

Позвольте мне кратко изложить суть.

Он основан на трех важных принципах:

• Слабые ученики (деревья решений)
• Оптимизация градиента
• Техника усиления

Итак, в методе gbdt у нас есть много деревьев решений (слабые ученики). Эти деревья строятся последовательно:

• первое дерево узнает, как соответствовать целевой переменной
• второе дерево узнает, как соответствовать остатку (разнице) между предсказаниями первого дерева и основной истиной
• Третье дерево обучается тому, как соответствовать остаткам второе дерево и так далее.

Все эти деревья обучаются путем распространения градиентов ошибок по всей системе.

Главный недостаток gbdt состоит в том, что поиск лучших точек разделения в каждом узле дерева требует много времени и памяти, и другие методы повышения уровня пытаются решить эту проблему.

дротиковое повышение градиента

В этой выдающейся статье вы можете узнать все о повышении градиента DART, которое представляет собой метод, использующий выпадение, стандартный в нейронных сетях, для улучшения регуляризации модели и решения некоторых других менее очевидных проблем.

А именно, gbdt страдает излишней специализацией, что означает, что деревья, добавленные на более поздних итерациях, имеют тенденцию влиять на прогноз только нескольких экземпляров и вносить незначительный вклад в оставшиеся экземпляры. Добавление исключения затрудняет специализацию деревьев на более поздних итерациях на этих нескольких выборках и, следовательно, повышает производительность.

lgbm goss (односторонняя выборка на основе градиента)

Фактически, наиболее важной причиной для наименования этого метода lightgbm является использование метода Госса, основанного на этой статье.Goss — это более новая и легкая реализация gbdt (отсюда «легкий» gbm).

Стандартный gbdt надежен, но недостаточно быстр для больших наборов данных. Следовательно, goss предлагает метод выборки, основанный на градиенте, чтобы избежать поиска по всему пространству поиска. Мы знаем, что для каждого экземпляра данных, когда градиент мал, это означает, что данные не о чем беспокоятся, а когда градиент большой, их следует повторно обучать. Итак, у нас есть с двух сторон , экземпляры данных с большим и малым градиентами.Таким образом, goss сохраняет все данные с большим градиентом и выполняет случайную выборку (, поэтому она называется односторонней выборкой ) для данных с небольшим градиентом. Это делает пространство поиска меньше, и споры могут сходиться быстрее. Наконец, чтобы получить больше информации о goss, вы можете проверить это сообщение в блоге.

Сведем эти различия в таблицу:

Методы	Примечание	Необходимо изменить эти параметры	Преимущество	Недостаток
Lgbm gbdt	Это тип повышения по умолчанию.	Поскольку gbdt является параметром по умолчанию для lgbm, вам не нужно изменять значение остальных параметров для него. (Настройка по-прежнему является обязательной!)	Стабильный и надежный	Чрезмерная специализация Требует времени, требует много памяти
Дротик ЛГБМ	Попытайтесь решить проблему сверхспециализации в gbdt	drop_seed: случайное начальное число для выбора моделей отбрасыванияUniform_dro: установите значение true, если вы хотите использовать равномерное dropxgboost_dart_mode: установите значение true, если вы хотите использовать режим xgboost dartskip_drop: вероятность пропуска процедуры выпадения во время итерации повышения max_dropdrop_rate: dropout процент: доля старых деревьев, которые выпадают при выпадении	Лучше точность	Слишком много настроек
ЛГБМ Госс	Goss предоставляет новый метод выборки для GBDT, разделяя эти экземпляры более крупными градиентами.	top_rate: коэффициент удержания данных большого градиента; other_rate: коэффициент удержания данных малого градиента	Быстрая сходимость	Переоснащение, когда набор данных — sma

Примечание:

Если вы установите усиление как RF, тогда алгоритм lightgbm будет вести себя как случайный лес, а не деревья с усилением! Согласно документации, чтобы использовать RF, вы должны использовать bagging_fraction и feature_fraction меньше 1.

Регуляризация

В этом разделе я расскажу о некоторых важных параметрах регуляризации lightgbm. Очевидно, что это те параметры, которые вам нужно настроить, чтобы бороться с переобучением.

Вы должны знать, что для небольших наборов данных (<10000 записей) lightGBM может быть не лучшим выбором. Настройка параметров lightgbm может вам не помочь.

Кроме того, lightgbm использует алгоритм роста дерева по листьям, а XGBoost использует рост дерева по глубине.Листовой метод позволяет деревьям сходиться быстрее, но увеличивается вероятность переобучения.

Возможно, этот доклад на одной из конференций PyData даст вам больше информации о Xgboost и Lightgbm. Стоит посмотреть!

Примечание:

Если кто-то спросит, в чем основное отличие LightGBM от XGBoost? Вы легко можете сказать, их отличие в том, как они реализованы.

Согласно документации lightGBM, когда вы сталкиваетесь с переоборудованием, вы можете захотеть выполнить следующую настройку параметров:

• Использовать small max_bin
• Использовать small num_leaves
• Использовать min_data_in_leaf и min_sum_hessian_in_leaf
• Использовать упаковку с помощью set bagging_fraction и bagging_freq
• Использовать подвыборку функции с помощью набора min_fraction_fraction
• Использовать функцию sub-sampling, задавая функцию min_fraction_fraction
  2 регуляризация
• Попробуйте max_depth, чтобы избежать роста глубокого дерева

В следующих разделах я объясню каждый из этих параметров более подробно.

лямбда_l1

Lambda_l1 (и lambda_l2) контролирует l1 / l2 и вместе с min_gain_to_split используются для борьбы с переоснащением . Я настоятельно рекомендую вам использовать настройку параметров (рассмотренную в следующем разделе), чтобы найти наилучшие значения для этих параметров.

число_листов

Несомненно, num_leaves — один из самых важных параметров, который контролирует сложность модели.(max_depth) , однако, учитывая, что в lightgbm листовое дерево глубже, чем дерево по уровням, вы должны быть осторожны с переоснащением! В результате необходимо настроить num_leaves вместе с max_depth .

подвыборка

С помощью subsample (или bagging_fraction) вы можете указать процент строк, используемых на итерацию построения дерева. Это означает, что некоторые строки будут случайным образом выбраны для соответствия каждому учащемуся (дереву).Это улучшило обобщение, но также улучшило скорость обучения.

Я предлагаю использовать меньшие значения подвыборки для базовых моделей и позже увеличивать это значение, когда вы закончите с другими экспериментами (другой выбор функций, другая древовидная архитектура).

feature_fraction

Доля функций или sub_feature имеет дело с выборкой столбцов, LightGBM будет случайным образом выбирать подмножество функций на каждой итерации (дереве). Например, если вы установите его на 0.6, LightGBM выберет 60% функций перед обучением каждого дерева.

Для этой функции есть два использования:

• Можно использовать для ускорения обучения
• Можно использовать для устранения переобучения

макс_глубина

Этот параметр управляет максимальной глубиной каждого обученного дерева и влияет на:

• Наилучшее значение для параметра num_leaves
• Производительность модели
• Время обучения

Обратите внимание Если вы используете большое значение max_depth , ваша модель, вероятно, будет на больше, чем для набора поездов.

макс_бин

Биннинг — это метод представления данных в дискретном виде (гистограмма). Lightgbm использует алгоритм на основе гистограммы, чтобы найти оптимальную точку разделения при создании слабого ученика. Следовательно, каждая непрерывная числовая функция (например, количество просмотров видео) должна быть разделена на отдельные сегменты.

Кроме того, в этом репозитории GitHub вы можете найти несколько исчерпывающих экспериментов, которые полностью объясняют влияние изменения max_bin на CPU и GPU.

Если вы определяете max_bin 255, это означает, что у нас может быть максимум 255 уникальных значений для каждой функции. Тогда маленький max_bin вызывает более высокую скорость, а большое значение повышает точность.

Параметры тренировки

Время обучения! Если вы хотите обучить свою модель с помощью lightgbm, некоторые типичные проблемы, которые могут возникнуть при обучении моделей lightgbm:

• Обучение — это трудоемкий процесс
• Работа с вычислительной сложностью (ограничения ОЗУ ЦП / ГП)
• Работа с категориальными характеристиками
• Наличие несбалансированного набора данных
• Потребность в настраиваемых показателях
• Корректировки, которые необходимо внести для Проблемы классификации или регрессии

В этом разделе мы постараемся подробно объяснить эти моменты.

число_итераций

Num_iterations указывает количество итераций повышения (деревья для построения). Чем больше деревьев вы построите, тем точнее будет ваша модель по цене:

.

• Более длительное время обучения
• Более высокая вероятность переобучения

Начните с меньшего количества деревьев, чтобы построить базовую линию, и увеличивайте ее позже, когда вы хотите выжать последний% из вашей модели.

Рекомендуется использовать меньшую скорость обучения с большим числом итераций .Кроме того, вы должны использовать early_stopping_rounds, если вы выбираете более высокие num_iterations, чтобы остановить обучение, когда оно не изучает ничего полезного.

Early_stopping_rounds

Этот параметр остановит обучение , если метрика проверки не улучшится после последнего раунда ранней остановки. Это должно быть определено в паре с номером итераций . Если вы установите его слишком большим, вы увеличите изменение на по сравнению с (но ваша модель может быть лучше).

Практическое правило — иметь его на уровне 10% от ваших num_iterations.

световой гигабайт category_feature

Одним из преимуществ использования lightgbm является то, что он очень хорошо справляется с категориальными функциями. Да, этот алгоритм очень мощный, но вы должны быть осторожны с его параметрами. lightgbm использует специальный метод с целочисленным кодированием (предложенный Fisher ) для обработки категориальных функций

Эксперименты показывают, что этот метод обеспечивает лучшую производительность, чем часто используемое горячее кодирование .

Значение по умолчанию для него — «auto», что означает: пусть lightgbm решает, что означает, что lightgbm будет определять, какие функции являются категориальными.

Это не всегда работает хорошо (некоторые эксперименты показывают, почему здесь и здесь), и я настоятельно рекомендую вам установить категориальную функцию вручную, просто с помощью этого кода

cat_col = имя_набора данных.select_dtypes («объект»). Columns.tolist ()

Но что происходит за кулисами и как lightgbm справляется с категориальными функциями?

Согласно документации lightgbm, мы знаем, что древовидные ученики не могут хорошо работать с одним методом горячего кодирования, потому что они растут глубоко в дереве.(k-1) — 1 возможное разбиение и с помощью метода Фишера, который может улучшиться до k * log (k) путем нахождения наилучшего способа разделения на отсортированной гистограмме значений в категориальной характеристике.

lightgbm is_unbalance vs scale_pos_weight

Одна из проблем, с которыми вы можете столкнуться в задачах бинарной классификации , заключается в том, как работать с несбалансированными наборами данных . Очевидно, вам нужно сбалансировать положительные / отрицательные образцы, но как именно это можно сделать в lightgbm?

В lightgbm есть два параметра, которые позволяют решить эту проблему is_unbalance и scale_pos_weight , но в чем разница между ними и как их использовать?

• Когда вы устанавливаете Is_unbalace: True, алгоритм попытается автоматически сбалансировать вес доминируемой метки (с долей pos / neg в наборе поездов)
• Если вы хотите изменить scale_pos_weight (по умолчанию 1, что означает Предположим, что и положительная, и отрицательная метка равны) в случае набора данных дисбаланса вы можете использовать следующую формулу (основанную на этой проблеме в репозитории lightgbm), чтобы установить ее правильно

sample_pos_weight = количество отрицательных образцов / количество положительных образцов

лгбм feval

Иногда вы хотите определить пользовательскую функцию оценки для измерения производительности вашей модели, вам нужно создать функцию feval .

Лихорадочная функция должна принимать два параметра:

и возврат

• eval_name
• eval_result
• is_higher_better

Давайте шаг за шагом создадим функцию пользовательских показателей.

Определите отдельную функцию Python

 def feval_func (пред., Train_data):
   
    return ('feval_func_name', eval_result, False) 

Используйте эту функцию как параметр:

 print ('Начать обучение... ')
lgb_train = lgb.train (...,
                      метрика = Нет,
                      feval = feval_func) 

Примечание:

Чтобы использовать функцию feval вместо метрики, необходимо установить параметр метрики «None».

параметры классификации и параметры регрессии

Большинство вещей, о которых я упоминал ранее, справедливы как для классификации, так и для регрессии, но есть вещи, которые необходимо скорректировать.

Конкретно вам следует:

Название параметра	Примечание к классификации	Примечание для регрессии
объектив	Установить двоичный или мультиклассовый	Установить регрессию
метрическая	Binary_logloss или AUC и т. Д.	RMSE или mean_absolute_error и т. Д.
is_unbalance	Верно или неверно	–
scale_pos_weight	используется только в двоичных и многоклассовых приложениях	–
num_class	используется только в приложении для классификации нескольких классов	–
reg_sqrt	–	Используется для размещения sqrt (метка) вместо исходных значений для метки большого диапазона

Наиболее важные параметры lightgbm

Мы рассмотрели и немного узнали о параметрах lightgbm в предыдущих разделах, но ни одна статья о расширенных деревьях не будет полной без упоминания невероятных тестов от Laurae 🙂

Вы можете узнать о лучших параметрах по умолчанию для многих проблем как для lightGBM, так и для XGBoost.

Вы можете проверить это здесь, но некоторые наиболее важные выводы:

Название параметра	Значение по умолчанию	Диапазоны	Тип параметра	Псевдонимы	Ограничение или примечание	Используется для
объектив	регрессия	Регрессия, двоичная	перечисление	Objective_type, приложение	При изменении влияет на другие параметры	Укажите тип модели ML
метрическая	null	+20 разных показателей	мульти-перечисление	метрики, metric_types	Нулевой означает, что будет использоваться метрика, соответствующая указанной цели.	Укажите метрическую систему.Поддержка нескольких показателей,
повышающий	гбдт	гбдт, рф, дротик, госс	перечисление	boosting_type	Если вы установите его RF, это будет подход с упаковкой	Способ повышения
лямбда_l1	0,0	[0, ∞]	двойной	reg_alpha	лямбда_l1> = 0,0	регуляризация
bagging_fraction	1.0	[0, 1]	двойной	Подвыборка	0,0 <фракция мешков <= 1,0	случайным образом выбрать часть данных без повторной выборки
bagging_freq	0,0	[0, ∞]	внутренний	subsample_freq	, чтобы включить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0.	0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации
num_leaves	31	[1, ∞]	внутренний	num_leaf	1	максимальное количество листьев на одном дереве
feature_fraction	1.0	[0, 1]	двойной	sub_feature	0,0	, если вы установите его на 0,8, LightGBM выберет 80% функций
макс_глубина	–1	[-1, ∞]	внутренний	макс_глубина	Чем больше, тем лучше, но скорость переобучения увеличивается.	ограничение максимальной глубины Forr модели дерева
max_bin	255	[2, ∞]	внутренний	Биннинг гистограммы	max_bin> 1	eal с накладкой
num_iterations	100	[1, ∞]	внутренний	Num_boost_round, n_iter	num_iterations> = 0	количество итераций повышения
скорость обучения	0.1	[0 1]	двойной	эта	скорость_обучения> 0,0 Типичный: 0,05.	в дротике, это также влияет на нормализацию веса упавших деревьев
Early_stopping_round	0	[0, ∞]	двойной	early_stopping_rounds	прекратит обучение, если проверка не улучшится за последний период Early_stopping_round	Производительность модели, количество итераций, время обучения
category_feature	Пустая строка	Укажите число для индекса столбца	multi-int или строка	cat_feature		Обработка категориальных характеристик
bagging_freq	0.0	[0, ∞]	внутренний	subsample_freq	0 означает отключение упаковки; k означает выполнять упаковку на каждой k итерации	, чтобы включить упаковку в мешки, для bagging_fraction также должно быть установлено значение меньше 1.0.
многословие	0	[-∞, ∞]	внутренний	подробный	<0: фатальный, = 0: ошибка (предупреждение), = 1: информация,> 1: отладка	Полезно для дебага
min_data_in_leaf	20	min_data	внутренний	min_data	min_data_in_leaf> = 0	Может использоваться для переоборудования

Примечание:

Никогда не следует принимать какие-либо значения параметров как должное и корректировать их в зависимости от вашей проблемы.Тем не менее, эти параметры являются отличной отправной точкой для ваших алгоритмов настройки гиперпараметров

.

См. Также: Лучшие инструменты для визуализации показателей и гиперпараметров экспериментов по машинному обучению

Пример настройки параметров Lightgbm на Python (настройка lightgbm)

Наконец, после объяснения всех важных параметров, пора провести несколько экспериментов!

Я буду использовать один из популярных конкурсов Kaggle: прогнозирование клиентских транзакций Santander.

Я буду использовать эту статью, в которой объясняется, как запустить настройку гиперпараметров в Python для любого скрипта.

Стоит прочитать!

Прежде чем мы начнем, один важный вопрос! Какие параметры настраивать?

• Обратите внимание на проблему, которую вы хотите решить, например, набор данных Santander очень несбалансированный , и следует учитывать это при настройке! Laurae2, один из разработчиков lightgbm, хорошо объяснила здесь.
• Некоторые параметры взаимозависимы и должны настраиваться вместе или настраиваться один за другим. Например, min_data_in_leaf зависит от количества обучающих выборок и num_leaves.

Примечание:

Рекомендуется создать два словаря для гиперпараметров: один содержит параметры и значения, которые вы не хотите настраивать, а другой содержит диапазоны параметров и значений, которые вы хотите настроить.

 SEARCH_PARAMS = {'learning_rate': 0.4,
                 'max_depth': 15,
                 'num_leaves': 20,
                 'feature_fraction': 0,8,
                 'подвыборка': 0,2}

FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
              'метрика': 'аук',
              'is_unbalance': Верно,
              'boosting': 'gbdt',
              'num_boost_round': 300,
              'Early_stopping_rounds': 30} 

Таким образом вы сохраняете базовые значения отдельно от области поиска!

Итак, вот что мы будем делать.

1. Сначала мы генерируем код в Notebook . Он общедоступен, и вы можете скачать его .

2. Во-вторых, мы отслеживаем результат каждого эксперимента на Neptune.ai .

Анализ результатов

Если вы проверили предыдущий раздел, то заметили, что я провел более 14 различных экспериментов с набором данных. Здесь я объясню, как шаг за шагом настроить значение гиперпараметров.

Создайте базовый код обучения:

 из sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
из sklearn.model_selection import train_test_split
импортировать neptunecontrib.monitoring.skopt как sk_utils
импортировать lightgbm как lgb
импортировать панд как pd
импорт нептун
импортный скопт
import sys
импорт ОС

SEARCH_PARAMS = {'скорость_обучения': 0,4,
                'max_depth': 15,
                'num_leaves': 32,
                'feature_fraction': 0,8,
                'подвыборка': 0,2}

FIXED_PARAMS = {'цель': 'двоичный',
             'метрика': 'аук',
             'is_unbalance': Верно,
             'bagging_freq': 5,
             'boosting': 'дротик',
             'num_boost_round': 300,
             'Early_stopping_rounds': 30}

def train_evaluate (search_params):
   
   
   данные = pd.read_csv ("sample_train.csv")
   X = data.drop (['ID_code', 'target'], axis = 1)
   y = данные ['цель']
   X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split (X, y, test_size = 0,2, random_state = 1234)
   train_data = lgb.Dataset (X_train, label = y_train)
   valid_data = lgb.Dataset (X_valid, label = y_valid, reference = train_data)

   params = {'метрика': FIXED_PARAMS ['метрика'],
             "цель": FIXED_PARAMS ["цель"],
             ** search_params}

   model = lgb.train (params, train_data,
                     valid_sets = [действительные_данные],
                     num_boost_round = FIXED_PARAMS ['num_boost_round'],
                     Early_stopping_rounds = FIXED_PARAMS ['Early_stopping_rounds'],
                     valid_names = ['действительный'])
   оценка = модель.best_score ['действительный'] ['auc']
   результативность 

Используйте библиотеку оптимизации гиперпараметров по вашему выбору (например, scikit-optimize)

 neptune.init ('mjbahmani / LightGBM-гиперпараметры')
neptune.create_experiment ('lgb-tuning_final', upload_source_files = ['*. *'],
                              tags = ['lgb-tuning', 'dart'], params = SEARCH_PARAMS)

ПРОБЕЛ = [
   skopt.space.Real (0,01, 0,5, name = 'learning_rate', Prior = 'log-uniform'),
   skopt.space.Integer (1, 30, name = 'max_depth'),
   скопт.space.Integer (10, 200, name = 'num_leaves'),
   skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'feature_fraction', Prior = 'uniform'),
   skopt.space.Real (0.1, 1.0, name = 'подвыборка', Prior = 'uniform')
]
@ skopt.utils.use_ named_args (ПРОБЕЛ)
def цель (** параметры):
   return -1.0 * train_evaluate (параметры)

монитор = sk_utils.NeptuneMonitor ()
results = skopt.forest_minimize (цель, ПРОБЕЛ,
                                n_calls = 100, n_random_starts = 10,
                                callback = [монитор])
sk_utils.log_results (результаты)

Нептун.стоп () 

Попробуйте различные типы конфигурации и отслеживайте свои результаты в Neptune

Наконец, в следующей таблице вы можете увидеть, какие изменения произошли в параметрах.

гиперпараметр	Перед тюнингом	После тюнинга
скорость обучения	0,4	0,094
макс_глубина	15	10
num_leaves	32	12
feature_fraction	0.8	0,1
подвыборка	0,2 ​​	0,75
повышающий	гбдт	дротик
Оценка (auc)	0,8256	0,8605

Заключительные мысли:

Короче говоря, вы узнали:

• какие основные параметры lightgbm,
• как создавать собственные метрики с помощью функции feval
• какие хорошие значения по умолчанию основных параметров
• видел и пример того, как настроить параметры lightgbm для повышения производительности модели

и некоторые прочее 🙂 Для получения более подробной информации обратитесь к ресурсам.