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J-GLOBAL ID：201702275357317396   整理番号：17A0356680

サポートベクトル回帰式に基づく付の予測研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Mi Lan (烏海職業技術学院) ,  Wang Wenbin (雅long江流域水電開発有限公司)
資料名： Reneng Dongli Gongcheng  (Reneng Dongli Gongcheng)
巻： 31  号： 11  ページ： 38-42  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1479A  ISSN： 1001-2060  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,既存の付予測法,特にニューラルネットワーク予測法に存在するネットワーク構造の不確実性,局所的極値に陥りやすいなどの欠点を克服するために,サポートベクトル回帰(SVR)に基づく蒸気タービンのための新しい予測法を提案した。付の予測に影響する主要因を分析した上で、計算プロセスを簡略化し、予測の有効性を向上させるために、入力パラメータの中でも湿蒸汽区の7、8段の抽汽Hanを排除し、さらにサポートベクトル回帰に基づく付予測モデルを構築した。応用例によるシミュレーション結果は,この方法がより強い汎化能力を持ち,タービンのオンライン予測を迅速かつ正確に行うことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  簡素化 ,  汎化 ,  ネットワーク構造 ,  *前向きコホート研究 ,  タービン ,  不確実性 ,  予測モデル ,  予測技法 ,  蒸気タービン
準シソーラス用語： オンライン ,  入力パラメータ ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトル回帰 ,  予測 ,  研究