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J-GLOBAL ID：202202246476058178   整理番号：22A0947143

ハイブリッドカスケード予測モデルと遺伝的アルゴリズムを用いた共堆肥化プロセスにおける窒素損失の予測と最適化【JST・京大機械翻訳】

Prediction and optimization of nitrogen losses in co-composting process by using a hybrid cascaded prediction model and genetic algorithm

著者 (4件)： Kabak Elif Tugce (Department of Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Ondokuz Mayis University, Samsun 55200, Turkey) ,  Cagcag Yolcu Ozge (Department of Statistics, Faculty of Sciences and Arts, Marmara University, Istanbul 34722, Turkey) ,  Aydin Temel Fulya (Department of Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Giresun University, Giresun 28200, Turkey) ,  Turan Nurdan Gamze (Department of Environmental Engineering, Faculty of Engineering, Ondokuz Mayis University, Samsun 55200, Turkey)
資料名： Chemical Engineering Journal  (Chemical Engineering Journal)
巻： 437  号： P2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0723A  ISSN： 1385-8947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,窒素損失と熟成に及ぼす食品廃棄物と家禽廃棄物の共堆肥化の影響を調べた。異なる混合比を用い,共堆肥化の有効性を各廃棄物のモノ堆肥化と比較した。また,カスケードフォワードニューラルネットワークに基づく線形および非線形ハイブリッドツールを用いて,すべての反応器の窒素損失を推定した。提案したハイブリッドツールは,訓練,検証,および試験データセットを含むすべてのデータポイントで,平均絶対パーセント誤差(MAPE)値約1~2%で予測を生成した。これらの結果は,特に応答曲面法(RSM)と比較して,すべてのデータ点において約15%のMAPE値を有する予測を生成するとき,顕著と考えられる。遺伝的アルゴリズム(GA)からの最適値は17.20%の家禽廃棄物で,97.64日間であった。これらの知見は,特に費用がかかり,新しい実験装置を作成することによって堆肥化プロセスを再生するのが難しい場合,非常に貴重である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  データ ,  ニューラルネットワーク ,  廃棄物 ,  反応器 ,  混合比 ,  *堆肥化 ,  家禽 ,  有効性 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  応答曲面法 ,  *予測モデル ,  食品廃棄物
準シソーラス用語： 最適値 ,  試験データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 共堆肥化 ,  食品廃棄物 ,  家禽廃棄物 ,  カスケードフォワードニューラルネットワーク ,  応答曲面法 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： ごみ処理  (SC05030O)

タイトルに関連する用語 (8件)： カスケード ,  予測モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  共堆肥化 ,  プロセス ,  窒素損失 ,  予測 ,  最適化