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J-GLOBAL ID：201702217704187566   整理番号：17A1655677

M-SVRとRVFLNsに基づく高炉交差点温度測定の中心温度を推定するために,温度測定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Centre Temperature Estimation of Blast Furnace Cross Temperature Measuring Based on M-SVR and RVFLNs

著者 (4件)： Zhou Ping (東北大学 流程工業綜合自動化国家重点実験室,遼寧 沈陽,110819) ,  You Lei (東北大学 流程工業綜合自動化国家重点実験室,遼寧 沈陽,110819) ,  Liu Jiping (東北大学 流程工業綜合自動化国家重点実験室,遼寧 沈陽,110819) ,  Zhang Xing (東北大学 流程工業綜合自動化国家重点実験室,遼寧 沈陽,110819)
資料名： Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 38  号： 5  ページ： 614-619  発行年： 2017年 
JST資料番号： C5017A  ISSN： 1005-3026  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： 高炉の中心温度が高いため、十字温度測定センターの位置センサは非常に損傷しやすく、かつ交換周期が長いため、炉頂の石炭ガスの分布を適時に判断できない。マルチ出力サポートベクトル回帰(M-SVR)と確率的重みづけニューラルネットワーク(RVFLNs)の2つのデータ駆動インテリジェントモデリング法を用いて,高炉の温度測定モデルを確立し,実際の工業データに基づいてモデルを検証し,比較した。結果により,サンプル数が小さいとき,M-SVRモデルおよびRVFLNsモデルは,より良い温度推定効果を持ったが,サンプル数が十分であるとき,M-SVRモデルの汎化性能および推定精度は,RVFLNsモデルより良好であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  汎化 ,  *温度測定 ,  位置センサ ,  石炭ガス ,  *交差点 ,  炉頂 ,  *高炉 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 推定精度 ,  データ駆動 ,  サポートベクトル回帰 ,  *中心温度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： blast furnace ironmaking ,  cross temperature measuring ,  temperature estimation ,  multi-output support vector regression ( M-SVR ) ,  random vector functional-link networks ( RVFLNs)

分類 (1件)： 製銑  (WD01050P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高炉 ,  交差点 ,  温度測定 ,  中心温度 ,  推定 ,  提案