文献

J-GLOBAL ID：202102250773495586   整理番号：21A2387054

外部入力法によるニューラルネットワーク自己回帰に基づく固体酸化物燃料電池システムの性能予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Performance Prediction Model of Solid Oxide Fuel Cell System Based on Neural Network Autoregressive with External Input Method

著者 (2件)： Cheng Shan-Jen (Department of Aircraft Engineering, Army Academy R.O.C, Taoyuan 32092, Taiwan) ,  Lin Jing-Kai (Institute of Nuclear Energy Research, R.O.C, Taoyuan 32092, Taiwan)
資料名： Processes (Web)  (Processes (Web))
巻： 8  号： 7  ページ： 828  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7264A  ISSN： 2227-9717  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 固体酸化物形燃料電池(SOFC)システムのための正確な性能予測モデルは,運転条件の実現に寄与するだけでなく,長期予測性能においても役割を果たす。従って,時系列モデルを適切に取り扱うための研究を行い,外部入力(NNARX)法によるニューラルネットワーク自己回帰に基づくSOFCシステムの性能予測モデルを正確に構築した。NNARXモデルのアーキテクチャ回帰パラメータを,最適集合のためのTaguchi直交配列(OA)法を用いて効率的に決定した。同定および評価した最適パラメータレベルを用いて,分散分析(ANOVA)を行い,正しさを証明した。さらに,一連の統計基準と多段階予測を用いて,予測モデルの不確実性を調べ,過剰適合と適合問題を解いた。さらに。これらの基準を用いて提案モデルアーキテクチャの性能を決定した。現在の研究の予測結果は,開発した最適モデルレベルパラメータが,一貫して最小統計誤差と試行錯誤プロセスの減少した作業負荷を持つことを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  直交配列 ,  直交性 ,  計算機アーキテクチャ ,  *固体酸化物燃料電池
準シソーラス用語： *性能予測 ,  統計誤差 ,  運転条件 ,  最適パラメータ ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SOFC ,  Taguchi直交アレイ ,  NNARXモデル ,  多段階予測

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

引用文献 (38件)：

• Stambouli, A.B.; Traversa, E. Solid oxide fuel cells (SOFCs): A review of an environmentally clean and efficient source of energy. Renew. Sustain. Energy Rev. 2002, 6, 433-455.
• E4tech. The Fuel Cell Industry Review 2017; E4tech: London, UK, 2017; Available online: http://www.fuelcellindustryreview.com (accessed on 20 January 2020).
• Kaur, G. Solid Oxide Fuel Cell Components: Interfacial Compatibility of SOFC Glass Seals; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2016.
• Ma, R.; Gao, F.; Breaz, E.; Huangfu, Y.; Briois, P. Multidimensional Reversible Solid Oxide Fuel Cell Modeling for Embedded Applications. IEEE Trans. Energy Convers. 2018, 33, 692-701.
• Wang, K.; Hissel, D.; Péra, M.C.; Steiner, N.; Marra, D.; Sorrentino, M.; Pianese, C.; Monteverde, M.; Cardone, P.; Saarinen, J. A Review on solid oxide fuel cell models. Int. J. Hydrog. Energy 2011, 36, 7212-7228.

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  自己回帰 ,  固体酸化物燃料電池 ,  性能予測 ,  モデル