izpis_h1_title_alt

Neural net based hybrid modeling of the methanol synthesis process
Potočnik, Primož (Avtor), Grabec, Igor (Avtor), Šetinc, Marko (Avtor), Levec, Janez (Avtor)

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://dx.doi.org/10.1023/A:1009615710515 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
A hybrid modeling approach, combining an analytical model with a radial basis function neural network is introduced in this paper. The modeling procedure is combined with genetic algorithm based feature selection designed to select informative variables from the set of available measurements. By only using informative inputs, the model's generalization ability can be enhanced. The approach proposed is applied to modeling of the liquid-phase methanol synthesis. It is shown that a hybrid modeling approach exploiting available a priori knowledge and experimental data can considerably outperform a purely analytical approach.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:neural networks, hybrid modeling, genetic algorithms, feature selection, methanol synthesis
Vrsta gradiva:Delo ni kategorizirano (r6)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Leto izida:2000
Št. strani:str. 219-228
Številčenje:Vol. 11, no. 3
UDK:681.5
ISSN pri članku:1370-4621
COBISS.SI-ID:2174490 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:370
Število prenosov:126
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Gradivo je del revije

Naslov:Neural processing letters
Skrajšan naslov:Neural Process. Lett.
Založnik:D facto s.a.
ISSN:1370-4621
COBISS.SI-ID:17174533 Povezava se odpre v novem oknu

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj