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J-GLOBAL ID：201702280047650383   整理番号：17A0195199

水質混濁度赤外検出とクラスタ灰色融合予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Infrared detection and clustering grey fusion prediction model of water quality turbidity

著者 (6件)： Du Yuhong (School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Modern Mechanical and Electrical Equipment Technology) ,  Wei Kunpeng (School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Modern Mechanical and Electrical Equipment Technology) ,  Shi Yijun (The Technology Center of Tianjin Zhonghuan Creative Technology Limited) ,  Liu Enhua (School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University) ,  Feng Qiyin (School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Modern Mechanical and Electrical Equipment Technology) ,  Dong Guangyu (School of Mechanical Engineering, Tianjin Polytechnic University, Tianjin Key Laboratory of Modern Mechanical and Electrical Equipment Technology)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 45  号： 10  ページ： 1028002-1-1028002-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  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： 水処理過程における水質混濁度をリアルタイムで正確に検出するために,赤外光に基づく散乱濁度検出システムを設計し,そして,灰色の融合の予測モデルを提案して,水質混濁度の変化傾向を予測した。890NM波長の赤外発光ダイオードを発光素子として,光検出器を受信機とし,検出装置の応答時間は短く,ゼロ点誤差は小さかった。灰色予測アルゴリズムとクラスタ融合法を用いて,センサのデータを処理し,灰色予測制御入力データとしてクラスタ化したデータを用いて,灰色予測制御の出力データと融合データを比較し,予測値を決定した。実際のプロジェクトによるデータの追跡と計算を行い、グレークラスタリングアルゴリズムの濁度予測出力値と実測値の平均誤差差は0.0087NTUであり、クラスタリング灰色融合アルゴリズムの予測性能は単一の灰色予測アルゴリズムより優れており、水質混濁度パラメータの安定性を保証することができる。それは水質の必要条件を満たした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 必要条件 ,  *予測モデル ,  応答時間 ,  *水質 ,  予測制御 ,  アルゴリズム ,  零点 ,  波長 ,  *混濁度 ,  発光ダイオード ,  *クラスタ ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 予測アルゴリズム ,  発光素子 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： turbidity ,  infrared light ,  grey forecasting ,  clustering fusion

分類 (1件)： 赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 水質 ,  混濁度 ,  赤外 ,  クラスタ ,  灰色 ,  融合 ,  予測モデル