کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6589410 | 456849 | 2015 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Ensemble local kernel learning for online prediction of distributed product outputs in chemical processes
ترجمه فارسی عنوان
مجموعه ای از هسته محلی برای پیش بینی آنلاین خروجی های محصول توزیع شده در فرآیندهای شیمیایی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
CSDRVMRBF-NNSVRGPRJITLSSVRRMSEMWDPSDleave-one-out - ترک یکParticle size distribution - توزیع اندازه ذراتCrystal size distribution - توزیع اندازه کریستالMolecular weight distribution - توزیع وزن مولکولیRoot-mean-square Error - خطای متوسط ریشهBatch - دسته ایSupport vector regression - رگرسیون بردار پشتیبانیGaussian Process Regression - رگرسیون فرآیند گاوسیNeural networks - شبکه های عصبیSimilarity factor - فاکتور تشابهchemical processes - فرآیندهای شیمیاییJust-in-time - فقط در زمانLOO - لئوRelevance vector machine - ماشین بردار مربوطهCSF - مایع مغزی نخاعیSystems engineering - مهندسی سیستم هاLeast squares support vector regression - کمترین مربعات از رگرسیون بردار پشتیبانی می کندProcess control - کنترل فرایندKernel learning - یادگیری هسته
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
مهندسی شیمی (عمومی)
چکیده انگلیسی
The crystal size distribution in crystallization processes, the molecular weight distribution in polymerization processes, the particle size distribution in powder industries, and the pulp fiber length distribution in paper industries are all distributed product outputs. Reliable online quality prediction of these chemical processes with distributed outputs is important but challenging. In this work, the kernel learning (KL) framework is introduced to model and online predict the distributed product outputs. First, the KL method is proposed to construct a global distributed shape. Then, without resorting to a KL-based global distributed model, a just-in-time KL (JKL) model is presented for better description of local distributed shapes with more accurate and quick prediction performance. Moreover, an ensemble JKL (EJKL) modeling approach is developed to obtain more reliable prediction performance of the distributed outputs. The proposed modeling methods are applied to online prediction of the molecular weight distribution in polymerization processes and of the crystal size distribution in crystallization processes. The prediction results show the proposed method is superior to the traditional counterparts.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chemical Engineering Science - Volume 137, 1 December 2015, Pages 140-151
Journal: Chemical Engineering Science - Volume 137, 1 December 2015, Pages 140-151
نویسندگان
Yi Liu, Zhengjiang Zhang, Junghui Chen,