文献

J-GLOBAL ID：201702265266382561   整理番号：17A0532408

入力遅れサポートベクトルマシンに基づくDan气管网圧力予測【JST・京大機械翻訳】

Input-delay-based Support Vector Machine for Pressure Prediction in Nitrogen Pipeline Networks

著者 (5件)： Jin Feng (School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology) ,  Zhao Jun (School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology) ,  Sheng Chunyang (School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology) ,  Wang Wei (School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology) ,  Liu Ying (School of Control Science and Engineering,Dalian University of Technology)
資料名： Xinxi yu Kongzhi  (Xinxi yu Kongzhi)
巻： 45  号： 6  ページ： 753-758  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2155A  ISSN： 1002-0411  CODEN： XYKOE9  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： 鉄鋼企業のエネルギーシステムの低圧窒素使用の過程において、窒素使用ユニットが分散し、管網中の位置が異なるため、パイプラインの圧力に対する影響は短時間の遅れが現れる。このような状況に基づき、本文は影響因子の入力遅延に基づく多核最小二乗法サポートベクトルマシンの圧力をモデル化予測することを提案した。この方法はまず第一に,低圧窒素圧力の影響因子の遅れ時間を決定し,因果関係に基づく影響因子の遅れ時間計算法を提案し,異なる影響因子と対応する遅れ時間に従って訓練サンプルを構築ある種の鉄鋼企業の現場低圧タービンの圧力の2つの異なる情況、すなわち正常な運転条件と超過条件のそれぞれに対してモデリングシミュレーション検証を行い、本文で提案した方法は圧力予測において高い精度を有することData from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 因果律 ,  窒素 ,  最小二乗法 ,  鉄鋼 ,  モデリング ,  エネルギーシステム ,  低圧 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 運転条件 ,  低圧タービン ,  遅延時間 ,  影響因子 ,  管網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： causality ,  factor delay ,  multiple kernel least squares support vector machine ,  prediction

分類 (2件)： 内燃機関一般  (PB02010R) ,  燃料油  (YF02072I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遅れ ,  サポートベクトルマシン ,  予測