Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Title: Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи
Authors: Кошельник, Александр Вадимович
Кошельник, Вадим Михайлович
Мигура, Артем Александрович
Keywords: энергосбережение; радиально базисная функция; многослойный персептрон
Issue Date: 2012
Publisher: НТУ "ХПИ"
Citation: Кошельник А. В. Применение нейросетевых моделей для прогнозирования интенсивности теплообмена в насадке регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи / А. В. Кошельник, В. М. Кошельник, А. А. Мигура // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Новые решения в современных технологиях. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2012. – № 9. – С. 75-81.
Abstract: В статье показана возможность применения нейронных сетей для прогнозирования коэффициентов теплообмена регенеративного воздухонагревателя стекловаренной печи.Проводится сравнение нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP) и радиально базисная функция (RBF).
The feasibility of Neural Network have determined for forecast parameters of heat exchangers type of the regenerative air heater for glass furnaces. Neural Network multilayer perception (MLP) and radial basis function have analyzed.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6738
Appears in Collections:Вісник № 09
Кафедра "Теплотехніка та енергоефективні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_HPI_2012_9_Koshel'nik_Primeneniye.pdf421,55 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.