Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Comparison of Regression and Adaptive Neuro-fuzzy Models for Predicting the Compressed Air Consumption in Air-jet Weaving

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F46747885%3A24410%2F13%3A%230001619" target="_blank" >RIV/46747885:24410/13:#0001619 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12221-014-0390-x#" target="_blank" >http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12221-014-0390-x#</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s12221-014-0390-x" target="_blank" >10.1007/s12221-014-0390-x</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Comparison of Regression and Adaptive Neuro-fuzzy Models for Predicting the Compressed Air Consumption in Air-jet Weaving

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The aim of this study was to compare the response surface regression and adaptive neuro-fuzzy models for predicting the compressed air consumption in air jet weaving. The prediction models are based on the experimental data of 100 samples comprising weftyarn count, fabric width, loom speed and reed count as input variables and compressed air consumption as output/response variable. The models quantitatively characterize the linear and quadratic relationships as well as interactions between the input and output variables exhibiting very good prediction ability and accuracy, with ANFIS model being slightly better in performance than the regression model. The models could be used for estimating the compressed air consumption, identifying air leakages andproduction planning in a weaving mill.

  • Název v anglickém jazyce

    Comparison of Regression and Adaptive Neuro-fuzzy Models for Predicting the Compressed Air Consumption in Air-jet Weaving

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of this study was to compare the response surface regression and adaptive neuro-fuzzy models for predicting the compressed air consumption in air jet weaving. The prediction models are based on the experimental data of 100 samples comprising weftyarn count, fabric width, loom speed and reed count as input variables and compressed air consumption as output/response variable. The models quantitatively characterize the linear and quadratic relationships as well as interactions between the input and output variables exhibiting very good prediction ability and accuracy, with ANFIS model being slightly better in performance than the regression model. The models could be used for estimating the compressed air consumption, identifying air leakages andproduction planning in a weaving mill.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JJ - Ostatní materiály

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Fibers & Polymers

  • ISSN

    1229-9197

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    KR - Korejská republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    390-395

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus