کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
380210 1437424 2016 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Trend modelling with artificial neural networks. Case study: Operating zones identification for higher SO3 incorporation in cement clinker
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی روند با شبکه های عصبی مصنوعی. مطالعه موردی: مناطق عملیاتی شناسایی برای الحاق SO3 بالاتر در کلینکر سیمان
کلمات کلیدی
مدل سازی روند؛ ANN؛ اندازه گیری سریع و آنی. فرایند پراکندگی داده ها؛ زمان هم ترازی؛ رابطه متغیر
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

Instantaneous measurements of process variables are usually not representative of the process effects as a whole when defining the condition of an output sample mainly in case of laboratory analysis. Moreover, process data have considerable dispersion. This leads to uncertainty in input–output time alignment and in variable relationship. This work employs a trend data-based approach to overcome the negative effects of these uncertainties in both tasks variable selection commonly supported by correlation analysis and model identification. Two real case studies using a clinker rotary kiln from a cement plant and a chemical recovery boiler from a pulp mill were used for illustration purposes. More reliable data-driven system representation enhances the comprehension of the underlying system phenomena supporting a more rational basis for decision making.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 54, September 2016, Pages 17–25
نویسندگان
, , , ,