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J-GLOBAL ID：202102291172170172   整理番号：21A0416565

Autoencoder-TCNに基づく航空エンジン排気温度予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Aeroengine Exhaust Gas Temperature Based on Autoencoder-TCN Model

著者 (3件)： Kong Chenyi (空軍工程大学航空工程学院,西安,710038) ,  Li Xueren (空軍工程大学航空工程学院,西安,710038) ,  Du Jun (空軍工程大学航空工程学院,西安,710038)
資料名： Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban  (Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 21  号： 5  ページ： 55-61  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2706A  ISSN： 1009-3516  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： 航空エンジン排気温度予測モデルの精度が低く,従来のRNNニューラルネットワークは,飛行データの時間次元情報マイニングに不十分である。自動符号器Autoencoderと時間畳込みニューラルネットワークTCNを結合した航空エンジン排気温度予測モデルを提案した。最初に,Autoencoder法により,飛行データから排気温度に関する特徴を抽出し,そして,入力として,次元の後の特徴を用いて,TCNネットワーク深さ学習モデルを構築し,そして,航空エンジン排気温度を,出力として,飛行データの時間次元情報を,十分に,採掘した。その結果,モデルの精度が改善された。最後に,実際の飛行データを選択して,結果は,BPとLSTMニューラルネットワークモデルと比較して,平均絶対パーセント誤差が13.035%と9.593%から3.369%まで減少し,モデルの予測精度が効果的に改良されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  符号器 ,  飛行データ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  予測精度 ,  *航空エンジン ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 航空 ,  エンジン排気 ,  温度予測