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J-GLOBAL ID：201802261838672247   整理番号：18A1096020

BPニューラルネットワークに基づく乗客室空調故障同定と早期警報研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Fault Identification and Warning Based on BP Neural Network for Emu Passenger Compartment Air Conditioning

著者 (3件)： Jiang Chen (上海鉄路局高鉄運維技術中心,上海,201812) ,  Zhou Bin (上海鉄路局高鉄運維技術中心,上海,201812) ,  Liao Xiaodong (上海鉄路局南京動車段,南京,210012)
資料名： Tiedao Biaozhun Sheji  (Tiedao Biaozhun Sheji)
巻： 62  号： 2  ページ： 173-179  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3752A  ISSN： 1004-2954  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： 乗り心地空調の良好な冷却効果は,乗り心地と乗り心地の安定順序運転の重要な保証である,しかし,客室空調故障の発生は,突発性と隠蔽性の特性を持っている。BPニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,室温予測モデルを構築し,そして,Matlabプログラミング計算を用いて,室温理論を予測した。CRH380B(L)型乗客室空調システムにおける予測モデルの実際の検証に基づき,著者らは,客室空調故障の識別と早期警報の閾値,規則,および等級を策定した。後期の客室空調システムの故障自動識別と早期警報システムの開発に基礎を築くため、自動車グループの客室空調故障の識別と早期警報のメカニズムが完成した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  空調システム ,  乗り心地 ,  *警報 ,  計算機プログラミング ,  *空気調和 ,  予測モデル ,  自動車 ,  警報システム ,  *乗客 ,  *故障 ,  自動認識 ,  *客室 ,  冷却効果 ,  モデル
準シソーラス用語： MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： EMU air conditioning fault ,  BP neural network ,  Temperature prediction model ,  Matlab ,  Fault identification and warning

分類 (1件)： 空気調和装置一般  (PC02010U)

タイトルに関連する用語 (8件)： BPニューラルネットワーク ,  乗客 ,  空調 ,  故障 ,  同定 ,  早期 ,  警報 ,  研究