RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УБС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


УБС, 2019, выпуск 80, страницы 98–115 (Mi ubs1012)  

Управление техническими системами и технологическими процессами

Искусственные нейронные сети для решения задачи анализа компонентного состава газовых смесей

И. А. Брокарев

РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина

Аннотация: Приведена постановка задачи анализа компонентного состава природного газа. Предложено применение статистического метода для решения поставленной задачи анализа компонентного состава газа. Описаны основные этапы разработки статистической модели для анализа компонентного состава природного газа. Приведены результаты корреляционного анализа, проводимого для выбора входных и выходных параметров для статистической модели. Описаны основные статистические модели, используемые для решения задач анализа компонентного состава газовых смесей. Для решения исследуемой задачи предложено применить искусственные нейронные сети и алгоритм обучения Левенберга – Марквардта. Приведено описание алгоритма обучения Левенберга – Марквардта с учетом возможных модификаций данного алгоритма. Описана архитектура предлагаемой нейросетевой модели для решения задачи анализа компонентного состава газа. Приведены диапазоны газовых смесей, используемые в обучающей и тестовой выборках. Приведены точностные характеристики работы предлагаемой модели. На основе рассчитанных точностных характеристик модели сделан вывод об адекватности применения выбранной архитектуры нейросетевой модели. Приведены результаты использования предлагаемой нейросетевой модели для получения искомого компонентного состава по измерениям физических параметров газа. Приведены дальнейшие направления исследования в области разработки предлагаемого метода анализа компонентного состава природного газа.

Ключевые слова: нейросетевой анализ, алгоритм Левенберга –Марквардта, анализ компонентного состава, природный газ

Финансовая поддержка
Автор выражает благодарность международным проектам сотрудничества между университетами BRISK II TA и Erasmus+ 2017-1-SE01-KA107-034292 Staff Mobility за предоставленную возможность для проведения данного исследования.


Полный текст: PDF файл (1058 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл
Тип публикации: Статья
УДК: 519.6
Поступила в редакцию: 7 марта 2019 г.
Опубликована: 31 июля 2019 г.

Образец цитирования: И. А. Брокарев, “Искусственные нейронные сети для решения задачи анализа компонентного состава газовых смесей”, УБС, 80 (2019), 98–115

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Bro19}
\by И.~А.~Брокарев
\paper Искусственные нейронные сети для решения задачи анализа компонентного состава газовых смесей
\jour УБС
\yr 2019
\vol 80
\pages 98--115
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ubs1012}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ubs1012
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ubs/v80/p98

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Управление большими системами
    Просмотров:
    Эта страница:2
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019