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J-GLOBAL ID：201702234265049108   整理番号：17A1981379

PSO-LSSVMに基づく濃縮池におけるフラッディング水濃度予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction for overflow water concentration of concentrated tank based on PSO-LSSVM

著者 (2件)： Shao Qing (太原理工大学鉱業工程学院,山西省太原市,030024) ,  Wang Ranfeng (太原理工大学鉱業工程学院,山西省太原市,030024)
資料名： Zhongguo Meitan  (Zhongguo Meitan)
巻： 43  号： 8  ページ： 117-120  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3405A  ISSN： 1006-530X  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： 現在のところ,流出水の濁度測定における高い設備,低い信頼性,短い寿命などの問題を解決するために,濃縮池の石炭水処理プロセスに及ぼす不利な影響を考慮して,PSO-LSSVMに基づく迅速で信頼できる予測法を提案した。現場で得られたデータに基づき,フラッディング水混濁度データベースを構築し,訓練セットとテストセットに分け,予測モデルを構築し,粒子群最適化(PSO)を用いて最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)モデルにおける関連パラメータを最適化した。シミュレーション結果は,予測値の精度が92.38%に達することを示し,PSO-LSSVMに基づく濃縮池の洪水濃度の予測モデルは,濁度の予測をより良く実現することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  出水 ,  *予測 ,  水処理 ,  石炭 ,  信頼性 ,  *フラッディング ,  混濁度 ,  データベース ,  最適化 ,  予測モデル ,  予測技法 ,  洪水 ,  比濁分析
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 濃縮 ,  フラッディング ,  水 ,  予測