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J-GLOBAL ID：202002278169750416   整理番号：20A2037096

マルチタイムスケールに基づく高炉ガス利用率の区間予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Interval prediction model of blast furnace gas utilization rate based on multi-time-scale

著者 (4件)： Yin Feng (China University of Geosciences,School of Automation,Wuhan,P. R. China,430074) ,  An Jianqi (China University of Geosciences,School of Automation,Wuhan,P. R. China,430074) ,  Shen Xiaoling (China University of Geosciences,School of Automation,Wuhan,P. R. China,430074) ,  Terano Takao (Chiba University of Commerce,Ichikawa,Japan,272-8512)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 2300-2305  発行年： 2020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： ガス利用率(GUR)は,高炉(BF)の状態を反映する重要な指標である。しかし,ほとんどの研究は,GURの点値を予測するだけであり,オペレータが対応する操作を行うのは難しい。本論文は,GURを予測するために,マルチタイムスケールに基づく間隔予測モデルを提示した。最初に,本論文は,高炉の多重時間スケールに及ぼす装入物分布とホットブラスト供給の影響を分析した。次に,サポートベクトル回帰(SVR)に基づくマルチタイムスケールポイント予測モデルを構築した。次に,区間予測指標と点予測モデルに基づく多目的最適化の間隔予測モデルを提案した。最後に,実際の運転データに基づくいくつかの実験結果は,この方法が単一時間スケールに基づく点予測モデルよりも効果的にGURを予測することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オペレータ ,  *高炉 ,  多重化 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  利用率 ,  サポートベクトル回帰 ,  装入物分布 ,  運転データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチ ,  高炉ガス利用率 ,  予測モデル