Model TrainingAfter the process and

Model Training
After the process and emissions data were collected and preprocessed, Callidus developed NOx emissions prediction models using a computer program for modeling. The initial model training used all of the available input sensors. Then a sensitivity analysis was performed to determine the dominant input sensors for emissions prediction. By using the top ranked inputs along with combustion engineering expertise, the model training process was repeated using a smaller set of inputs. Sixteen emissions prediction models were trained and tested. Project engineers then selected final NOx models that gave the best predictions and utilized a set of input sensors that represents the 54-F-1 operations from the combustion viewpoint. The final NOx emissions prediction model included six inputs, and the appropriate input sensor lower and upper bounds were set. The six sensor inputs from the emissions prediction model were then used for training the related sensor validation model. During real-time execution of the PEMS, the input variables must stay within the range defined by their lower and upper bounds in order for the model prediction results to be reliable.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบการฝึกอบรมหลังจากกระบวนการและปล่อยข้อมูลถูกรวบรวม และ preprocessed, Callidus พัฒนาแบบจำลองทำนายปล่อย NOx โดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการสร้างโมเดล การฝึกอบรมรุ่นแรกใช้เซ็นเซอร์มีป้อนข้อมูลทั้งหมด แล้ว วิเคราะห์ความไวที่ได้ดำเนินการตรวจสอบเซ็นเซอร์ป้อนข้อมูลหลักสำหรับการคาดการณ์ปริมาณการปล่อย โดยใช้ปัจจัยการผลิตพร้อมกับการเผาไหม้ความเชี่ยวชาญวิศวกรรมนเน่ กระบวนการฝึกอบรมรุ่นซ้ำใช้อินพุตชุดขนาดเล็ก รุ่นสิบหกปล่อยทำนายถูกฝึก และทดสอบ วิศวกรโครงการแล้วเลือกรุ่น NOx สุดท้ายที่ทำให้การคาดการณ์ที่ดีที่สุด และใช้ชุดเซนเซอร์สำหรับการป้อนค่าที่แสดงถึงการดำเนินงาน 54-F-1 จากจุดชมวิวเผาไหม้ แบบคาดการณ์ปริมาณการปล่อย NOx สุดท้ายรวมหกอินพุต และตั้งต่ำกว่าเซนเซอร์อินพุตที่เหมาะสมและขอบเขตบน อินพุตเซ็นเซอร์หกจากแบบจำลองทำนายการปล่อยแล้วใช้การฝึกแบบตรวจสอบการเซ็นเซอร์ที่เกี่ยวข้อง ในระหว่างดำเนินการแบบเรียลไทม์ใน PEMS ตัวแปรที่ป้อนเข้าต้องอยู่ในช่วงที่กำหนด โดยล่างและขอบเขตบนในใบสั่งสำหรับโมเดลทำนายผลจะเชื่อถือได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การฝึกอบรมรุ่น
หลังจากขั้นตอนและการปล่อยข้อมูลถูกเก็บรวบรวมและประมวลผลล่วงหน้า, Callidus พัฒนา NOx รุ่นการปล่อยการทำนายโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการสร้างแบบจำลอง การฝึกอบรมรุ่นเริ่มต้นใช้ทั้งหมดของเซ็นเซอร์การป้อนข้อมูลที่มีอยู่ แล้ววิเคราะห์ความไวได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบเซ็นเซอร์การป้อนข้อมูลที่โดดเด่นในการทำนายการปล่อยมลพิษ โดยใช้ปัจจัยการผลิตที่ติดอันดับยอดพร้อมกับความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมการเผาไหม้กระบวนการฝึกอบรมรูปแบบซ้ำโดยใช้ชุดเล็กของปัจจัยการผลิต การปล่อยสิบหกแบบจำลองการคาดคะเนได้รับการฝึกฝนและทดสอบ วิศวกรโครงการแล้วเลือกรุ่น NOx สุดท้ายที่ทำให้การคาดการณ์ที่ดีที่สุดและนำมาใช้ชุดของเซ็นเซอร์การป้อนข้อมูลที่แสดงถึง 54-F-1 การดำเนินงานจากมุมมองของการเผาไหม้ที่ สุดท้ายการปล่อยก๊าซ NOx ทำนายรูปแบบรวมหกปัจจัยการผลิตและเซ็นเซอร์การป้อนข้อมูลที่เหมาะสมล่างและขอบบนที่ตั้ง หกปัจจัยการผลิตเซ็นเซอร์จากแบบจำลองการคาดคะเนการปล่อยถูกนำมาใช้แล้วสำหรับการฝึกอบรมรูปแบบการตรวจสอบเซ็นเซอร์ที่เกี่ยวข้อง ระหว่างการดำเนินการในเวลาจริงของ PEMS ที่ตัวแปรจะต้องอยู่ในช่วงที่กำหนดโดยขอบเขตบนและล่างของพวกเขาในการสั่งซื้อเพื่อให้ได้ผลลัพธ์การทำนายรูปแบบที่จะมีความน่าเชื่อถือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบการฝึกอบรมหลังจากกระบวนการและข้อมูลการปล่อยครั้งนี้ preprocessed callidus และ , พัฒนา , แบบจำลองการคาดการณ์การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อการจำลอง การใช้รูปแบบเริ่มต้นของเซ็นเซอร์ข้อมูลพร้อมใช้งาน จากนั้นได้ทำการศึกษาการวิเคราะห์ความไวเซ็นเซอร์ข้อมูลเด่นเพื่อทำนายการปล่อยก๊าซเรือนกระจก โดยด้านบนการจัดอันดับกระผมพร้อมกับการเผาไหม้ความเชี่ยวชาญทางวิศวกรรม การฝึกแบบจำลองกระบวนการทำซ้ำโดยใช้ชุดขนาดเล็กของปัจจัยการผลิต แบบจำลองการคาดการณ์สิบหกการฝึกและทดสอบ วิศวกรโครงการ , รุ่นสุดท้ายแล้วเลือกที่ให้ทำนายที่ดีที่สุด และใช้ชุดของสัญญาณเซ็นเซอร์ที่แสดงถึงการ 54-f-1 จากการเผาไหม้ที่จุดชมวิว สุดท้ายปล่อย NOx การทำนายแบบรวมหกปัจจัยการผลิตและเหมาะสมใส่เซ็นเซอร์ขอบเขตบนและล่างถูกตั้ง หกปัจจัยจากแบบจำลองการทำนายการเซนเซอร์แล้วใช้สำหรับการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบเซ็นเซอร์แบบ ในระหว่างการดำเนินการแบบเรียลไทม์ของ pems , ตัวแปรนำเข้าจะต้องอยู่ภายในช่วงที่กำหนดโดยขอบเขตบนและล่าง เพื่อให้แบบจำลองทำนายผลลัพธ์ที่สามารถเชื่อถือได้