Új módszerek a szemi-mechanisztikus modellek identifikációjára

Szerzők

  • János Madár
  • János Abonyi
  • Ferenc Szeifert

Kulcsszavak:

hibrid modellek, neurális hálózatok, kenyérélesztő fermentációs eljárás

Absztrakt

A folyamatmérnöki gyakorlatban a tömeg-, energia- és impulzusmérlegen alapuló fehérdoboz modellek terjedtek el. Ha azonban a folyamat teljes egészében nem ismert, akkor az ismeretlen részeket fekete-doboz modellekkel kell leírni. Erre különösen alkalmas a mesterséges neurális hálózat. Ennek a munkának a célja olyan módszerek bemutatása, amik alkalmasak az ilyen hibrid nemlineáris modellek identifikációjára. Ebben a cikkben két identifikációs módszert vizsgáltunk meg: a back-propagation algoritmust és a direkt optimalizációt. Megvizsgáltuk a legelterjedtebb nemlineáris optimalizáló technikák használhatóságát, mint a klasszikus Sequential Quadratic Programming, Evolutionary Strategy és a Particle Swarm Optimization. Ezeket a technikákat egy alkalmazási példán keresztül mutatjuk be, amiben a kenyérélesztő fermentációs eljárást modelleztük.

##submission.downloads##

Megjelent

2004-02-15

Hogyan kell idézni

Madár, J., Abonyi, J., & Szeifert, F. (2004). Új módszerek a szemi-mechanisztikus modellek identifikációjára. Acta Agraria Kaposváriensis, 8(3), 191–203. Elérés forrás https://journal.ke.hu/index.php/aak/article/view/1727

Ugyanannak a szerző(k)nek a legtöbbet olvasott cikkei

1 2 > >>