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J-GLOBAL ID：201302269190987438   整理番号：13A0152655

重力探索アルゴリズムに基づくオンライン最小二乗サポートベクトルマシンを用いたタービンの発熱率の予測

Forecasting of turbine heat rate with online least squares support vector machine based on gravitational search algorithm

著者 (8件)： ZHANG Weiping (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan Univ., Qinhuangdao 066004, CHN) ,  ZHANG Weiping (Qinhuangdao Inst. of Technol., Qinhuangdao 066100, CHN) ,  NIU Peifeng (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan Univ., Qinhuangdao 066004, CHN) ,  NIU Peifeng (National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold Strip Rolling, Qinhuangdao 066004, CHN) ,  LI Guoqiang (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan Univ., Qinhuangdao 066004, CHN) ,  LI Guoqiang (National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold Strip Rolling, Qinhuangdao 066004, CHN) ,  LI Pengfei (Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province, Yanshan Univ., Qinhuangdao 066004, CHN) ,  LI Pengfei (National Engineering Res. Center for Equipment and Technol. of Cold Strip Rolling, Qinhuangdao 066004, CHN)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 39  ページ： 34-44  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蒸気タービン装置の経済的,効率的,安全性運転を保証する場合に,高精度な発熱率予測は極めて重要である。サポートベクトルマシン(SVM)は人工知能分野からの新しいツールであり,発熱率予測に対して適用され成功を収めて来ている。最小二乗SVM(LS-SVM)はSVMに基づく改良型アルゴリズムである。LS-SVMは最小計算量を持ち,高速な計算が行える。しかしながら,オフラインデータサンプルを用いて確立されてきた従来型LS-SVMでは,実際のシステムの作動条件を最早正確に記述することはできないため,発熱率予測に直接用いられた場合には問題を生じてしまう。本論文では,動的予測機能を備えたオンラインLS-SVMに基づく発熱率予測手法を提案した。パラメータ選択におけるブラインド性および不正確性を回避するために,重力探索アルゴリズム(GSA)を用いて,オンラインLS-SVMモデリングの正則化パラメータγおよびカーネルパラメータσ²の最適化を行った。その結果により,提案手法の効率性を確認した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *蒸気タービン ,  発熱 ,  比率 ,  *サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  *探索問題 ,  *最小二乗法 ,  予測技法 ,  精度 ,  パラメタリゼーション ,  評価試験 ,  動特性
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  発熱率

分類 (3件)： 蒸気タービン  (PB01040R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 重力 ,  探索アルゴリズム ,  オンライン ,  最小二乗サポートベクトルマシン ,  タービン ,  予測