지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국유체기계학회 International Journal of Fluid Machinery and Systems International Journal of Fluid Machinery and Systems Vol.15 No.2
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 210 - 234 (25page)
- DOI
- 10.5293/IJFMS.2022.15.2.210
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Aiming at the problem that it is difficult to accurately predict the flexible operation conditions and state trend of hydraulic turbine, in this paper a cascade model of BP-LSTM classification prediction is proposed, which can identify the working conditions of existing fusion data, and then predict the measuring points of different working conditions.
Based on the pressure parameters of hydraulic turbine units, the improved BP neural network is used to determine the operation conditions of hydraulic turbine units, and the classified data is redivided to establish the multivariate LSTM prediction model. By optimizing the parameters of the multivariate LSTM prediction model, such as the structure, the number of network layers and the number of hidden layer neurons, finally established the cascade model of BP-LSTM classification prediction of time series of hydraulic turbine units.
Through experimental verification and analysis, BP-LSTM classification prediction model can predict the operation trend of measuring points under different working conditions after classification. Compared with other models, BP-LSTM model has higher prediction accuracy and better effect. The cascade model of BP-LSTM classification prediction of time series provides a model basis for the research of predictive control of hydraulic turbine units.
Based on the pressure parameters of hydraulic turbine units, the improved BP neural network is used to determine the operation conditions of hydraulic turbine units, and the classified data is redivided to establish the multivariate LSTM prediction model. By optimizing the parameters of the multivariate LSTM prediction model, such as the structure, the number of network layers and the number of hidden layer neurons, finally established the cascade model of BP-LSTM classification prediction of time series of hydraulic turbine units.
Through experimental verification and analysis, BP-LSTM classification prediction model can predict the operation trend of measuring points under different working conditions after classification. Compared with other models, BP-LSTM model has higher prediction accuracy and better effect. The cascade model of BP-LSTM classification prediction of time series provides a model basis for the research of predictive control of hydraulic turbine units.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Analysis of BP-LSTM Cascade Model of hydraulic turbine Unit
3. The BP-LSTM classification prediction cascade model of hydraulic turbine unit
4. Conclusion
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Working Condition Analysis and State Trend Prediction of Hydraulic Turbine Units
International Journal of Fluid Machinery and Systems
2021 .09
-
LSTM을 활용한 국내 코로나19 기간 별 확진자 수 예측 연구
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
LSTM 기반의 다중 차량 경로 예측 네트워크
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2020 .07
-
LSTM 구조를 활용한 채권 데이터의 예측에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .01
-
LSTM 모델 기반 5G 네트워크 대역폭 예측
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
다변량 걸음걸이 데이터에서 LSTM 기반의 관절 각도 예측
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2023 .10
-
시계열 데이터를 이용한 LSTM 기반 차량주행정보 예측에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2023 .02
-
LSTM 을 활용한 공기압축기 센서데이터의 예측
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2022 .06
-
Stock prediction based on random forest and LSTM neural network
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019 .10
-
라이프로그 데이터를 활용한 LSTM 모델 기반의 치매 예측
한국정보기술학회논문지
2024 .09
-
진동 데이터 및 LSTM 알고리즘을 활용한 공구 상태 예측 연구
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2024 .12
-
Prediction of the Major Factors for the Analysis of the Erosion Effect on Atomic Oxygen in LEO Satellite Using a Machine Learning Method (LSTM)
항공우주시스템공학회지
2020 .04
-
FEMS 적용을 위한 LSTM 기반의 식품공장 에너지 소비 예측 모델의 최적화
환경에너지공학
2023 .07
-
LSTM 기반 공기대류 예측 시스템 설계
대한전기학회 학술대회 논문집
2019 .07
-
LSTM 모델을 이용한 농산물 가격 예측에 관한 연구
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2022 .05
-
Bi-LSTM 기반 환경 데이터 예측에 관한 연구
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2024 .09
-
LSTM을 활용한 배추 가격 예측에 대한 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .12
-
LSTM을 활용한 일반주택의 실내온도 예측
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .06
-
A temperature prediction model for library building based on LSTM
대한설비공학회 학술발표대회논문집
2019 .11
-
LSTM을 활용한 화자 성별 분류 기술 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .06
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0