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J-GLOBAL ID：201302241360960015   整理番号：13A1471132

鉄鋼会社のエネルギー予測用の改良データ駆動部分空間アルゴリズム

Improved data-driven subspace algorithm for energy prediction in iron and steel industry

著者 (2件)： Zhang Yanyan (State Key Lab. of Synthetical Automation for Process Industries, Liaoning, Shenyang) ,  Tang Lixin (Liaoning Key Lab. of Manufacturing System and Logistics, Liaoning, Shenyang)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 29  号： 12  ページ： 1616-1622  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  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： 鉄鋼会社の生産エネルギーシステムを研究バックグラウンドとして用い,著者らは,生産運転のエネルギー消費を予測するため,データ駆動部分空間(DDS)法を設計した。エネルギー消費と再生の特性を十分に調査して,モデルの構築にとって決定的因子を発見した。実際の条件とデータの特性を,効率的解法を設計する際に分析した。フィードバック因子と忘却因子を導入することによって部分空間法を改善し,その値を粒子群最適化(PSO)アルゴリズムによって最適化し,予測精度の改善を図った。改良法の性能を実際のデータを用いる実験的試験によって証明し,それによって,エネルギー予測管理に有益な結果をもたらした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  データフロー制御 ,  エネルギー ,  空間 ,  エネルギーシステム ,  バックグラウンド ,  エネルギー消費 ,  最適化 ,  部分空間法 ,  精度
準シソーラス用語： データ駆動 ,  部分空間 ,  粒子群最適化 ,  予測精度 ,  PSO【最適化】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 鉄鋼 ,  会社 ,  エネルギー ,  予測 ,  データ駆動 ,  部分空間 ,  アルゴリズム