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J-GLOBAL ID：201802253277233846   整理番号：18A0574800

サポートベクトル回帰を用いた加湿-除湿海水温室の性能に及ぼす有効パラメータに関する研究【Powered by NICT】

Study on parameters effective on the performance of a humidification-dehumidification seawater greenhouse using support vector regression

著者 (3件)： Zarei Taleb (Mechanical Engineering Department, University of Hormozgan, Bandar Abbas, Iran) ,  Behyad Reza (Sarkhoun and Qeshm gas refinery company, Bandar Abbas, Iran) ,  Abedini Ehsan (Mechanical Engineering Department, University of Hormozgan, Bandar Abbas, Iran)
資料名： Desalination  (Desalination)
巻： 435  ページ： 235-245  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0934A  ISSN： 0011-9164  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 海水温室は,太陽エネルギーと海水を用いて,温室の内部を加湿し,湿り空気から水を生成する脱塩プラントである。生成水は灌がい及びヒト消費の双方のために用いることができる。多くの因子が海水温室の性能に影響する。本研究では,人工神経回路網を用いた,海水温室の水生産とエネルギー消費に及ぼす温室効果の幅と長さ,第一蒸発器高さ,及び屋根透明性の影響をサポートベクトル回帰(SVR)法の助けを借りて調べた。適切な構造は,この方法で得られた,ネットワークの性能を評価するために使用した%AARE,RMSEとR~2統計的対策。この方法は実験データと良好な対応を示した。調製した最適化されたネットワークを用いて,水生産とエネルギー消費に及ぼす各パラメータの効果はパラメータ値の変化の広い範囲で検討した。最後に,0.6の高さ4mの蒸発器と透磁率を有する幅125m,長さ200m温室は最適構成であることが分かり,生成水の立方メートル当たり消費されるエネルギーの1.558kWhの161.6m~3の毎日の水生産を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  *海水 ,  太陽エネルギー ,  灌漑 ,  最適化 ,  *加湿 ,  ニューラルネットワーク ,  蒸発器 ,  脱塩装置 ,  *海水温 ,  *除湿 ,  ネットワーク ,  脱塩
準シソーラス用語： 生産水 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 海水温室 ,  水脱塩 ,  人工ニューラルネットワーク ,  サポートベクトル回帰

分類 (2件)： 用水の物理的処理  (SC02030T) ,  蒸留,蒸発  (XD02010F)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトル回帰 ,  加湿 ,  除湿 ,  海水温 ,  パラメータ ,  研究