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J-GLOBAL ID：201202258054572063   整理番号：12A1221515

ICO-VSAハイブリッド最適化アルゴリズムとともにRBFニューラルネットワークによるメルトインデックスの予測

Melt Index Prediction by RBF Neural Network with an ICO-VSA Hybrid Optimization Algorithm

著者 (3件)： HUANG Mingyu (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  LIU Xinggao (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  LI Jiubao (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN)
資料名： Journal of Applied Polymer Science  (Journal of Applied Polymer Science)
巻： 126  号： 2  ページ： 519-526  発行年： 2012年10月15日 
JST資料番号： C0467A  ISSN： 0021-8995  CODEN： JAPNAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポリプロピレン重合生成物の品質とグレードを決定するためメルトインデックス(MI)は最も重要なパラメータの一つである。しかし従来の測定法はオフライン分析であり,MIのオンライン分析モデルは有益である。ここでは新しいICO-VSA-RNN(ICO-VSAアルゴリズムによるRBFニューラルネットワーク)MI予測モデルを動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークと改善したカオス最適化(ICO)及び可変スケール分析(VSA)に基づき提案した。最初はICOを付加し,その後VSAと組合せ,最後にRBFニューラルネットワークモデルを開発した。提案したICO-VSA-RNNモデルはRBFニューラルネットワークモデルにおける1.12%の平均相対誤差に対して,0.3%の平均相対誤差でMIを予測することができる。

シソーラス用語： *動径基底関数ネットワーク ,  *ポリプロピレン ,  *メルトインデックス ,  アルゴリズム ,  *予測モデル ,  誤差 ,  事例研究
準シソーラス用語： 最適化アルゴリズム ,  相対誤差

分類 (2件)： 製造工程とその装置  (YH03000O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド最適化アルゴリズム ,  RBFニューラルネットワーク ,  メルトインデックス ,  予測