Recurrent neural network with data processing modul and quadratic and cubic neural unit
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F11%3A00192337" target="_blank" >RIV/68407700:21220/11:00192337 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="http://users.fs.cvut.cz/ivo.bukovsky/Research_and_Applications/projects/FRTI1538/indexSW1.htm" target="_blank" >http://users.fs.cvut.cz/ivo.bukovsky/Research_and_Applications/projects/FRTI1538/indexSW1.htm</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Rekurentní neuronová síť s modulem zpracování dat a s kvadratickým a kubickým neuronem
Original language description
Byla naprogramována nekonvenčí dynamická neuronová síť pro validaci a predikci emisí NOX práškového kotle vysokého výkonu pro elektrárnu Mělník 1. Jako vstupní modul je naprogramován korelační modul vstupních dat, modul výpočtu vzájemné informace, výběrový modul vstupů a seskupovací modul, a modul pro redukci počtu vstupů metodou "principal component analysis" a pro jejich rekonfiguraci. Konkrétně vyvinutý a naprogramovaný návrh sítě včetně předzpracování dat umožňuje efektivní přetrénovávání v reálnémčase bez potřeby časově náročných optimalizačních algoritmů které by nebyli pro reálně časovou aplikaci vhodné. Naprogramovaný algoritmus učení je varianta metody "back-propagation through time" které je pro danou neuronovou síť efektivní pro přetrénovávání za účelem zvládnutí nestacionarity reálného systému a častým výpadkům údajů měřených veličin. Navržená síť využívá nekonvenční neuronové jednotky (QNU a CNU). Pro predikci NOx, síť nepotřebuje na svém vstupu kyslík ve spalinách což by
Czech name
Rekurentní neuronová síť s modulem zpracování dat a s kvadratickým a kubickým neuronem
Czech description
Byla naprogramována nekonvenčí dynamická neuronová síť pro validaci a predikci emisí NOX práškového kotle vysokého výkonu pro elektrárnu Mělník 1. Jako vstupní modul je naprogramován korelační modul vstupních dat, modul výpočtu vzájemné informace, výběrový modul vstupů a seskupovací modul, a modul pro redukci počtu vstupů metodou "principal component analysis" a pro jejich rekonfiguraci. Konkrétně vyvinutý a naprogramovaný návrh sítě včetně předzpracování dat umožňuje efektivní přetrénovávání v reálnémčase bez potřeby časově náročných optimalizačních algoritmů které by nebyli pro reálně časovou aplikaci vhodné. Naprogramovaný algoritmus učení je varianta metody "back-propagation through time" které je pro danou neuronovou síť efektivní pro přetrénovávání za účelem zvládnutí nestacionarity reálného systému a častým výpadkům údajů měřených veličin. Navržená síť využívá nekonvenční neuronové jednotky (QNU a CNU). Pro predikci NOx, síť nepotřebuje na svém vstupu kyslík ve spalinách což by
Classification
Type
R - Software
CEP classification
JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
<a href="/en/project/FR-TI1%2F538" target="_blank" >FR-TI1/538: Measurement technology for advanced combustion control</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2011
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Internal product ID
TptRNN2011
Technical parameters
Ing. Jiří Pliska,I & C Energo a.s. ; Ředitel technického rozvoje ; Pražská 684/49, 674 01 Třebíč tel.: +420 568 893 111 fax: +420 568 893 999, tel.: +420 568 893 300, email: jpliska@ic-energo.eu
Economical parameters
Program je uvažován jako součást komplexní dodávky řešení v celkové ceně překračující 1 000 000 Kč,- . Odhad dílčí ceny programu je 300 000,- Kč. Spoluvlastníkem SW je I. & C. Energo a.s., Třebíč;
Owner IČO
68407700
Owner name
ČVUT v Praze, FS