Selection of best neural network for estimating properties of diesel-biodiesel blends

Se transesterific ̤aceite de soya con metanol en presencia de un catalizador bs̀ico para producir los šteres metl̕icos conocidos comn͠mente como biodiesel. Se prepararon mezclas de diesel y biodiesel, y se sometieron a pruebas en el laboratorio para determinar el punto de inflamacin̤ (flash point),...

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その他の著者: Kumal Jatinder, Bansal Ajay, Department of Chemical and Bio Engineering, Dr B R Ambedkar National Institute of Technology
フォーマット: 図書
言語:英語
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要約:Se transesterific ̤aceite de soya con metanol en presencia de un catalizador bs̀ico para producir los šteres metl̕icos conocidos comn͠mente como biodiesel. Se prepararon mezclas de diesel y biodiesel, y se sometieron a pruebas en el laboratorio para determinar el punto de inflamacin̤ (flash point), el punto de combustin̤ (fire point), la viscosidad y la densidad. Se examinaron siete arquitecturas de redes neuronales, tres algoritmos de entrenamiento junto con diez conjuntos distintos de peso y polarizadores (biases) para predecir las propiedades anteriormente mencionadas de las mezclas diesel-biodiesel. Se seleccionaron la mejor red neuronal y el mejor algoritmo de entrenamiento, y se generalizaron posteriormente para mejorar su desempeǫ usando una tčnica de interrupcin̤ (stopping technique). Los resultados mostraron que la red neuronal que tena̕ una arquitectura 2-7-4 con el algoritmo Levernberg Marquardt arroj ̤el mejor estimado para las propiedades de las mezclas de diesel-biodiesel.