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J-GLOBAL ID：202002215448793776   整理番号：20A1394294

GRUニューラルネットワークに基づく石炭燃焼発電所のNOx排出予測モデル【JST・京大機械翻訳】

NOx Emission Prediction Model Based on GRU Neural Network in Coal-fired Power Station

著者 (2件)： Wang Wenguang (華北電力大学控制与計算机工程学院,河北保定,071003) ,  Zhao Wenjie (華北電力大学控制与計算机工程学院,河北保定,071003)
資料名： Huabei Dianli Daxue Xuebao  (Huabei Dianli Daxue Xuebao)
巻： 47  号： 1  ページ： 96-103  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2919A  ISSN： 1007-2691  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： 工業プロセス動力学モデリングにおいて,入力変数特性集合の困難さを解決するために,データ駆動に基づくゲート制御ループユニット(GRU)ニューラルネットワークモデルを提案した。モデルは,入力データと出力データの間の空間時間的特徴を自動的に抽出して,人工知能モデルの入力変数数を単純化して,入力の冗長性情報を減らして,モデリングプロセスの難しさを減らして,より良い精度と一般化能力を持った。石炭燃焼ユニットの実際の運転データにおける窒素酸化物(NOx)排出に関するデータを使ってモデル入力として、GRUニューラルネットワークに基づく石炭燃焼ボイラのNOx排出予測モデルを構築した。伝統的循環ニューラルネットワーク(RNN)と長い短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークモデルと比較して,GRUニューラルネットワークモデルは,工業プロセスの動的モデリングにおいて優れた性能を有することを確かめた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  冗長性 ,  *ニューラルネットワーク ,  酸化窒素 ,  人工知能 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *石炭火力発電 ,  *石炭燃焼 ,  動的モデリング ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ボイラ  (PB01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  石炭燃焼発電 ,  NOx排出 ,  予測モデル