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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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Selection of best neural network for estimating properties of diesel-biodiesel blends |
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MARC
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| 001 | vpro2090 | ||
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| 245 | 1 | 0 | |a Selection of best neural network for estimating properties of diesel-biodiesel blends |
| 246 | |a Seleccin̤ de la mejor red neuronal para estimar las propiedades de las mezclas dišel-biodiesel | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2007 | ||
| 520 | 3 | |a 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. | |
| 650 | \ | \ | |a Biodišel |
| 650 | \ | \ | |a Biocombustibles |
| 650 | \ | \ | |a Energa̕ bioms̀ica |
| 650 | \ | \ | |a Industria de los combustibles dišel |
| 650 | \ | \ | |a Combustibles |
| 650 | \ | \ | |a Mezclas |
| 650 | \ | \ | |a Combustibles vegetales |
| 650 | \ | \ | |a Biodiesel |
| 650 | \ | \ | |a biofuels |
| 650 | \ | \ | |a Biomass energy |
| 650 | \ | \ | |a Diesel fuels industry |
| 650 | \ | \ | |a Fuels |
| 650 | \ | \ | |a Mixtures |
| 650 | \ | \ | |a Vegetal fuel |
| 650 | \ | \ | |a Biocombustible |
| 650 | \ | \ | |a <U+00C9>steres metl̕icos de c̀idos grasos |
| 650 | \ | \ | |a Transesterificacin̤ |
| 650 | \ | \ | |a Red neuronal artificial |
| 650 | \ | \ | |a Punto de inflamacin̤ |
| 650 | \ | \ | |a Punto de incendio |
| 650 | \ | \ | |a Biofuel |
| 650 | \ | \ | |a Methyl esters of fatty acids,Diesel blends |
| 650 | \ | \ | |a Transesterification |
| 650 | \ | \ | |a Artificial neural network |
| 650 | \ | \ | |a Flash point |
| 650 | \ | \ | |a Fire point |
| 700 | \ | \ | |a Kumal Jatinder |
| 700 | \ | \ | |a Bansal Ajay |
| 700 | \ | \ | |a Department of Chemical and Bio Engineering, Dr B R Ambedkar National Institute of Technology |
| 856 | |z Selection of best neural network for estimating properties of diesel-biodiesel blends |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/seleccion-de-la-mejor-red-neuronal-para-estimar-las-propiedades-de-las-mezclas-diesel-biodiesel | ||