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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창용 (공주대학교)
저널정보
대한설비관리학회 대한설비관리학회지 대한설비관리학회지 제24권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
43 - 50 (8page)

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In this paper, we propose a recurrent neural network in order to predict the time series of the gas energy consumption in a conditioning equipment. We, in particular, characterize the time series data by using various method and find that the data contain a non-linear correlation. Based on the finding that the time series of the gas consumption contained a considerable amount of the non-linear correlation, we adopt the Elman neural network as a non-linear model for the prediction of the gas consumption. By tuning the parameters in the model, we demonstrate that the proposed model predicted the gas consumption with the relative errors and the average errors less than 1% and 0.5 - 3.2, respectively. The results of this study can be used to the gas energy management system in terms of the effective control of the conditioning energy in the dry process.
#Time series data #Elman neural network #Conditioning equipment #Gas energy consumption #Non-linear model

목차

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Box, G. / 2008 / Time Series Analysis: Forecasting and Control / Wiley google schola 최종락 / 2012 / 자동차 도장 건조 공정의 건조 성능 향상을 위한 수치해석 연구 / 설비공학 논문집 24(12):867~874 dbpia Elman, J. / 1990 / Finding Structure in Time / Cognitive Science. 14(2), pp 14(2):179~211 google schola Faranda, D. / 2014 / Statistical early-warning indicators based on Auto-Regressive Moving-Average Processes google schola Gardiner, C. W. / 2004 / Handbook of Stochastic Methods:For Physics, Chemistry and Natural Sciences / Springer Verlag google schola

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