| Title: | Analiza in optimizacija procesnih parametrov sušilnice za koruzo : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Simonič, Marko (Author)
ID Klančnik, Simon (Mentor) More about this mentor... 
ID Frešer, Blaž (Mentor) More about this mentor...
ID Hernavs, Jernej (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Simonic_Marko_2024.pdf (3,60 MB)
MD5: 18C7E821E6C5B8E09B9FCBEFF5D99C3F
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FS - Faculty of Mechanical Engineering
|
|---|
| Abstract: | Magistrsko delo obsega opis razvoja in implementacije modela globoke nevronske mreže z LSTM arhitekturo. Model omogoča napovedovanje vlažnosti koruze na izhodu iz sušilnega sistema na podlagi meritev vlažnosti koruze na vhodu in beleženja temperaturnih parametrov med obratovanjem. Razvoj modela je vključeval temeljito analizo in preučitev posameznih temperaturnih parametrov. Pri tem smo izvedli regresijsko analizo, ki je raziskovala vpliv vhodne vlažnosti, ciljne temperature gorilnika in časa sušenja med izpusti koruze na spremembe temperaturnih parametrov v sušilnem sistemu. Poleg tega smo preučili tudi statistične vplive samih temperaturnih parametrov na vlažnost koruze na izhodu iz sušilnega sistema. Analiza nam je omogočila ustrezno pripravo podatkov za učenje napovednih modelov. Uspešnost razvitih napovednih modelov je ocenjena s povprečno absolutno napako (angl. mean absolute error – MAE), povprečno kvadratno napako (angl. mean squared error – MSE), korenom povprečne kvadratne napake (angl. root mean squared error – RMSE) in srednjo absolutno odstotkovno napako (angl. mean absolute percentage error – MAPE).
Najuspešnejši model za napovedovanje vlažnosti na izhodu iz sušilnega sistema je imel na učnih podatkih odlično zmogljivost napovedovanja, saj so povprečne vrednosti MAE znašale 0,352, RMSE 0,645, MSE 0,416 in MAPE 2,555. Izvedena je bila tudi vizualizacija rezultatov za nadaljnjo analizo in interpretacijo. |
|---|
| Keywords: | sušilni sistem, globoko učenje, LSTM, napovedovanje, optimizacija, koruza, vlaga |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [M. Simonič] |
|---|
| Year of publishing: | 2024 |
|---|
| Number of pages: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 99 f. )) |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-87358 |
|---|
| UDC: | [004.8+519.2]:66.047.4/.6(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 191934979 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 28.03.2024 |
|---|
| Views: | 478 |
|---|
| Downloads: | 135 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FS
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
