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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 13 - 16 (4page)
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A virtual sensor using machine learning was developed to predict NOx, CO, and 0₂ concentrations in flue gases. To enhance reliability, a self-validation incorporating sensor validation and uncertainty analysis was introduced. PCA-driven reconstruction-based contribution was used for sensor validation, and the combined index of T² and SPE was applied for uncertainty analysis. PLS, ANN, AE, and XGBoost were compared for the virtual sensor. The virtual sensor, applied to a hot-oil furnace, improved prediction accuracy by 25% and reduced uncertainty by 27.6%.
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