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J-GLOBAL ID：201702267186927622   整理番号：17A1270232

空気ギャップ放電電圧のグレイ相関解析とChebyshev予測【Powered by NICT】

Gray correlation analysis and chebyshev prediction of air gap discharge voltage

著者 (3件)： Niu Haiqing (School of Electric Power, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Yu Jia (School of Electric Power, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Huang Zhang (School of Electric Power, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEMPE  ページ： 163-167  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： 空気ギャップ放電電圧は,大気条件に左右される。本論文では,ボール ボール電極を用いた自動排出監視装置(ADMD)によるリアルタイム放電電圧と大気パラメータを記録している。次にDengの灰色相関と斜面灰色相関に基づいて,大気パラメータと放電電圧の相関を研究し,これは大気パラメータは,気圧,温度,風速,相対湿度,照明のために放電電圧に影響することを示した。Chebyshevニューラルネットワークは,この論文における空気ギャップ放電電圧を予測するために紹介した。入力と放電電圧としてモデルを訓練に出力として五大気パラメータ以上,,放電電圧を予測し,記録されたもの,Chebyshevニューラルネットワークは有効とBPニューラルネットワークと比較して,より高い精度と低い収束時間と放電電圧を予測することができることを示していると比較した。更なる研究は,(大気圧および温度)の最初の二元素は放電電圧に影響を与える主な要因であることを示した。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： モデル ,  *予測 ,  風速 ,  *磁気ギャップ ,  相対湿度 ,  監視装置 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  実時間 ,  大気条件 ,  *相関分析 ,  *放電電圧 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空気ギャップ ,  放電電圧 ,  グレイ ,  相関解析 ,  予測