کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5757090 | 1622628 | 2016 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Artificial neural network based modelling approach for municipal solid waste gasification in a fluidized bed reactor
ترجمه فارسی عنوان
روشی مدل سازی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی برای ضایعات زباله جامد شهری در یک رآکتور بستر سیال
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
MIMOSCGIQRMSEMSWWTELHVRMSEGDxBFGSNMSEANNFFNNLevenberg–Marquardt - Levenberg-Marquardtlower heating value - ارزش حرارت پایین ترMAE - بلهFeed forward neural network - تغذیه شبکه عصبی رو به جلوmean squared error - خطای میانگین مربعاتCFD - دینامیک سیالاتComputational fluid-dynamics - دینامیک سیالات محاسباتیroot mean squared error - ریشه متوسط خطای مربعwaste to energy - زباله به انرژیMunicipal solid waste - زباله جامد شهریArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیartificial neural networks - شبکه های عصبی مصنوعیScaled conjugate gradient - شیب کانجیگ مقیاسinterquartile range - محدوده بین محدبMean Absolute Error - میانگین خطا مطلقMISO - میسوEquivalence ratio - نسبت متعادلFluidized bed gasifier - گازسوز کننده کوره مایعGasification - گازسیون
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
مهندسی ژئوتکنیک و زمین شناسی مهندسی
چکیده انگلیسی
In this paper, multi-layer feed forward neural networks are used to predict the lower heating value of gas (LHV), lower heating value of gasification products including tars and entrained char (LHVp) and syngas yield during gasification of municipal solid waste (MSW) during gasification in a fluidized bed reactor. These artificial neural networks (ANNs) with different architectures are trained using the Levenberg-Marquardt (LM) back-propagation algorithm and a cross validation is also performed to ensure that the results generalise to other unseen datasets. A rigorous study is carried out on optimally choosing the number of hidden layers, number of neurons in the hidden layer and activation function in a network using multiple Monte Carlo runs. Nine input and three output parameters are used to train and test various neural network architectures in both multiple output and single output prediction paradigms using the available experimental datasets. The model selection procedure is carried out to ascertain the best network architecture in terms of predictive accuracy. The simulation results show that the ANN based methodology is a viable alternative which can be used to predict the performance of a fluidized bed gasifier.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Waste Management - Volume 58, December 2016, Pages 202-213
Journal: Waste Management - Volume 58, December 2016, Pages 202-213
نویسندگان
Daya Shankar Pandey, Saptarshi Das, Indranil Pan, James J. Leahy, Witold Kwapinski,