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J-GLOBAL ID：201602255385860653   整理番号：16A0851701

即時局所モデリングフィラーは塔液泛気速予測の応用【JST・京大機械翻訳】

Just-in-time local modeling for flooding velocity prediction in packed towers

著者 (5件)： Zhou Lichun (School of Information Science and Engineering, Huaqiao University) ,  Jin Xin (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing (Ministry of Education), Zhejiang University of Technology) ,  Liu Yi (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing (Ministry of Education), Zhejiang University of Technology) ,  Gao Zengliang (Engineering Research Center of Process Equipment and Remanufacturing (Ministry of Education), Zhejiang University of Technology) ,  Jin Fujiang (School of Information Science and Engineering, Huaqiao University)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 67  号： 3  ページ： 1070-1075  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  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： 工業生産において広く応用されている充填塔,充填塔,高いフラッディングガス速度をを正確に予測する重要な応用価値を有する。,単一グローバルモデルの予測効果には一定の制限を受け,実際の充填剤の多様なタイプにおいても差は取得のフィラーのデータが存在する。まずリッジパラメータ極限学習機械モデルおよびそのノードの増加の再帰的アルゴリズムを与えた,をオンラインモデルを効果的に更新する。即時学習方式を結合し,フィラー塔液泛気速の予測のために限界局所逓推Lingパラメータ学習器とオンラインモデリング方法を提案した。実験結果は,提案した方法は,十分にデータ間の関連情報を採掘することができるより効果予測対応の大域的モデルよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 充填塔 ,  学習 ,  *塔状構造物 ,  力学モデル ,  工業生産
準シソーラス用語： パラメータ学習 ,  再帰アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： nonlinear systems ,  dynamic modeling ,  neural networks ,  recursive algorithm ,  extreme learning machine ,  systems engineering

分類 (2件)： 蒸留,蒸発  (XD02010F) ,  抽出  (XD02030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデリング ,  フィラー ,  塔 ,  予測 ,  応用