Izgradnja modela procesa na temelju pogonskih podataka (CROSBI ID 371619)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Brodar, Damir
Slišković, Dražen
hrvatski
Izgradnja modela procesa na temelju pogonskih podataka
U ovom se radu prikazuju prikladne metode za modeliranje procesa na temelju pogonskih podataka. Za modeliranje procesa predlažu pri tome se regresijske metode zasnovane na preslikavanju ulaznog prostora u latentni potprostor. Detaljno su opisana svojstva kontinuum regresije (CR). Višeslojna perceptronska (MLP) neuronska mreža predstavlja dobru osnovu za izgradnju modela na temelju podatka. Kako bi se iskoristila dobra svojstva CR metode i MLP neuronske mreže te izbjegli njihovi nedostaci u modeliranju procesa na temelju pogonskih podataka, predlaže se njihova hibridizacija. Model nastao na ovaj način nazvan je MLPpreCR model. Budući da svojstva pogonskih podataka mogu uzrokovati probleme pri izgradnji modela procesa, opisana je i predobradba ovih podataka. Kako bi se mogli generirani mjerni podaci, napravljen je simulacijski model procesa uskladištenja tekućine. Nadalje, u radu se ispituje osjetljivost odabranih metoda za procjenu parametara na smetnje u podacima za modeliranje. Ispitana je i robusnost izgrađenih modela.
modeliranje procesa; preslikavanje u latentni prostor; pogonski podaci; predobradba podataka; kontinuum regresija; neuronske mreže; osjetljivost metoda; robusnost modela
nije evidentirano
engleski
Process model building based on plant data
nije evidentirano
process modeling; projection into latent space; plant data; data preprocessing; continuum regression; neural networks; sensitivity of methods; robustness of models
nije evidentirano
Podaci o izdanju
57
21.06.2006.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Osijek