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J-GLOBAL ID：201802228948508155   整理番号：18A1616313

極端学習機械統合ISM-AHPに基づく生産予測と省エネルギーモデル:複雑な化学プロセスへの応用【JST・京大機械翻訳】

Production prediction and energy-saving model based on Extreme Learning Machine integrated ISM-AHP: Application in complex chemical processes

著者 (8件)： Geng Zhiqiang (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Geng Zhiqiang (Engineering Research Center of Intelligent PSE, Ministry of Education in China, Beijing, China) ,  Li Hongda (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Li Hongda (Engineering Research Center of Intelligent PSE, Ministry of Education in China, Beijing, China) ,  Zhu Qunxiong (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Zhu Qunxiong (Engineering Research Center of Intelligent PSE, Ministry of Education in China, Beijing, China) ,  Han Yongming (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Han Yongming (Engineering Research Center of Intelligent PSE, Ministry of Education in China, Beijing, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 160  ページ： 898-909  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： すべての国における持続可能な開発の重要課題の1つは,工業生産性改善,特に複雑な化学プロセスの生産能力改善と省エネルギーである。したがって,本論文は,Extreme学習機械(ELM)統合型構造モデリング(ISM)と階層分析(AHP)に基づく生産予測と省エネルギーモデルを提案する。生産性に影響を及ぼす因子はISMによって異なるレバーに分割される。そして,各層の属性をエントロピー重みに基づくAHPによって融合し,それは入力属性の複雑さを大いに減少させる。さらに,生産予測と省エネルギーモデルをELMに基づいて確立した。従来のELMと比較して,提案した方法の妥当性と実用性をカリフォルニア大学(UCI)データセットの大学によって検証した。最終的に,提案した方法をエチレン生産システムの生産能力予測と省エネルギーに適用し,精製したテレフタル酸(PTA)生産システムを示した。実験結果は,提案方法が隠れ層ノードの数を減らし,ELMの訓練時間を改善できることを示した。さらに,エチレン生産とPTA生産の予測精度は,複雑な化学プロセスのエネルギー効率を改善するために約99%に達した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *省エネルギー ,  カリフォルニア州 ,  *化学プロセス ,  エントロピー ,  生産システム ,  *モデル ,  *予測 ,  エネルギー効率 ,  生産能力 ,  *学習機械 ,  プロセス解析 ,  持続可能な開発 ,  アルケン
準シソーラス用語： 予測精度 ,  隠れ層 ,  構造モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 解釈的構造モデリング(ISM) ,  解析的階層プロセス(AHP) ,  極端学習機械(ELM) ,  生産能力予測 ,  省エネルギー ,  複雑な化学プロセス

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

物質索引 (1件)： エチレン

タイトルに関連する用語 (9件)： 極端学習機械 ,  統合 ,  ISM ,  AHP ,  予測 ,  省エネルギー ,  モデル ,  化学プロセス ,  応用