پیش بینی توان کشی آسیای نیمه خود شکن با شبکه عصبی مصنوعی شعاعی بر اساس مولفه های اصلی
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
ارائه مدل های آسیای نیمه خودشکن برای پیش بینی کارآیی آن یکی از ابزارهای مفید برای طراحی بهتر مدار خردایش است. هرچند پیش از این مدل های آسیای نیمه خودشکن زیادی ارائه شده است ولی در اکثر آن ها پیش بینی کارآیی آسیا در مقیاس صنعتی انجام نشده است. توان کشی آسیای نیمه خودشکن تاثیر موثری بر کارآیی آسیا دارد؛ بنابراین در این مطالعه، مدل جدیدی بر اساس ترکیب شبکه عصبی مصنوعی شعاعی و مولفه های اصلی برای پیش بینی توان کشی آسیای نیمه خود شکن ارائه شده است. پارامترهای رطوبت بار اولیه، دبی بار اولیه، وزن بار داخل آسیا، درصد جامد بار اولیه، دبی آب ورودی و خروجی به آسیا و اندیس کار انتخاب و تاثیر آن بر توان کشی آسیا بررسی شد. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و مولفه های اصلی آموزش یافته با 8512/0 = R و 7115/65 = RMSE قابلیت استفاده برای پیش بینی توان کشی آسیای نیمه خود شکن در مقیاس صنعتی را دارد. نتایج آنالیز حساسیت نشان داد که تمامی پارامترهای ورودی به مدل تاثیر معناداری بر خروجی دارند.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
553 تا 560
لینک کوتاه:
magiran.com/p1878984
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!