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J-GLOBAL ID：201702230253860202   整理番号：17A1265246

パルプ特性の予測と廃棄物紙の比のスケジューリングのための改良法【Powered by NICT】

An improved method for predicting pulp properties and scheduling the ratio of waste paper

著者 (3件)： Yin Liu (State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641) ,  Wenhao Shen (State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641) ,  Zhang Liu (State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 1146-1151  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 製紙工場における古紙の比の自動生産スケジューリングに焦点を当て,研究目標は,複数制約下で古紙の購入コストを最小化した。分割,現場データ(古紙とパルプ特性の混合比)訓練と検証データセットに,古紙のスケジューリング比を最適化した。,平均パルプ特性と分散の観点からは,予測された結果は,古紙の混合比によるパルプ特性のBP-NN予測モデル精度はSVMとGA-SVMのそれよりも優れていることを証明した。第二に,いくつかの制約条件の下での廃棄物紙の購買コストの最小化は,BP-NN予測モデルと非優越ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)で得られた,以前の研究で一般的なGA,スケジューリング結果は9.24%パルプ白色度を改善し,古紙の購買コストを2.16%減少させた比較。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測モデル ,  最適化 ,  *パルプ ,  ソーティング ,  *予測 ,  *廃棄物 ,  遺伝的アルゴリズム ,  購買 ,  *スケジューリング ,  白色度 ,  混合比
準シソーラス用語： モデル精度 ,  生産スケジューリング ,  製紙工場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 水利用,その他  (RC11030Q) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  地下水流  (RC10060Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： パルプ ,  予測 ,  廃棄物 ,  比 ,  スケジューリング ,  改良法