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J-GLOBAL ID：201702244076467889   整理番号：17A0380265

天然ガスパイプラインシステムの信頼性シミュレーション予測に関する研究【Powered by NICT】

Research on reliability simulation prediction of natural gas pipeline system

著者 (4件)： Linjie Duan (Petrochina Pipeline R&D Center, Langfang, China) ,  De-ji Wang (Staff Development Institute of China National Tobacco Corporation, Zhengzhou, China) ,  Xiangdong Xue (Petrochina Pipeline R&D Center, Langfang, China) ,  Miao He (Petrochina Pipeline Qinhuangdao Oil&Gas Transportation Sub-company, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMCEC  ページ： 1225-1230  発行年： 2016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： 天然ガスパイプラインシステムの走行状態メッセージを習得するために,可能な時間とシステムの装置は悪くなるかを予測し,時間で装置を変化させ,システム故障による故障と経済的損失を回避した。,システム信頼性の予測はシステム管理と維持に非常に重要である。従来の信頼性予測法,BPなどのために,欠陥に含まれているカオス非線形物体は大きなサンプルサイズを必要とし,工場を予測できない,RBFおよびSVMは(CSVM)アルゴリズムを予測するためのカオス相空間再構成と情報SVMの幾何学に基づいて提示した。カオス非線形と大きなサンプルサイズのために従来の予測方法の到達範囲を超えている。カオスSVM予測は幾何学的情報,SVMとカオス理論に基づいて検討した。天然ガスパイプラインHenonシステムを用いて,この報告でモデルを試験することであった,適用結果は以下のことを示した:1)カオスの背景の下で,このアルゴリズムは,従来のBP,RBFおよびSVM予測シミュレーション法精度,効率およびサポートベクトル予測性能の数のようなよりも優れている;2)アルゴリズムの予想される時間は,BP,RBFおよびSVM,約16.5%であった。より大きい増加を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測技法 ,  システム信頼度 ,  アルゴリズム ,  走行 ,  システムマネジメント ,  *信頼性 ,  幾何学 ,  カオス ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *ガスパイプライン ,  カオス理論 ,  信頼性予測 ,  経済損失 ,  システム障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パイプライン輸送  (UA11020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガスパイプライン ,  シミュレーション ,  予測 ,  研究