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J-GLOBAL ID：201702220570043210   整理番号：17A0352686

IPSO-SVRに基づくセメントキルンの尾部分解能測定に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Soft sensor measurement research on resolution ratio of cement kiln tail based on IPSO -SVR

著者 (6件)： Jin Xing (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology) ,  Xu Ting (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology) ,  Wang Shenghui (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology) ,  Li Bingyan (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology) ,  Qin Shiling (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology) ,  Zhang Yongheng (College of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 42  号： 11  ページ： 89-93  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  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： 実時間オンライン測定を実現するために,オンライン測定の問題を解決するために,改良型粒子群最適化(PSO)サポートベクトル回帰(SVM)アルゴリズムを提案した。すなわち,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,サポートベクトルマシン(SVM)モデルのコアパラメータを最適化し,粒子群最適化(PSO)における適応慣性重みのアイデアを導入し,粒子群最適化(PSO)における早熟収束と局所極値に陥る欠点を克服した。最終的に,IPSO-SVRに基づくキルンの分解モデルを確立する。提案した方法を,交差検証法(CV)と改良粒子群最適化(PSO)に基づくSVRの最適化モデルと比較した。IPSO-SVRモデルには,より良い予測能力があり,炉分解率の予測相関係数は0.857に達し,最大相対誤差は1.14%未満であり,平均相対誤差は0.75%であった。セメント生産などの大型工業の製品分解率予測にさらに適用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *分解能 ,  *セメント ,  *窯炉 ,  サポートベクトルマシン ,  *セメントキルン ,  交差検証法 ,  相関係数
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  予測能力 ,  最適化モデル ,  サポートベクトル回帰 ,  粒子群最適化 ,  オンライン ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： online detection ,  resolution ratio of kiln tail ,  soft sensor measurement ,  particle swarm algorithm ,  support vector regression machine

分類 (9件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J) ,  計算理論  (JB02000A) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  航空機の空気力学  (QK02010T) ,  破壊力学一般  (HC04010A) ,  LCR部品  (NA05030D) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (4件)： セメントキルン ,  尾部 ,  分解能 ,  研究