| Naslov: | Analiza in optimizacija procesnih parametrov sušilnice za koruzo : magistrsko delo |
|---|
| Avtorji: | ID Simonič, Marko (Avtor)
ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju... 
ID Frešer, Blaž (Mentor) Več o mentorju...
ID Hernavs, Jernej (Komentor) |
|---|
| Datoteke: |  MAG_Simonic_Marko_2024.pdf (3,60 MB)
MD5: 18C7E821E6C5B8E09B9FCBEFF5D99C3F
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Magistrsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
|---|
| Organizacija: | FS - Fakulteta za strojništvo
|
|---|
| Opis: | 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. |
|---|
| Ključne besede: | sušilni sistem, globoko učenje, LSTM, napovedovanje, optimizacija, koruza, vlaga |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Kraj izvedbe: | Maribor |
|---|
| Založnik: | [M. Simonič] |
|---|
| Leto izida: | 2024 |
|---|
| Št. strani: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 99 f. )) |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-87358 |
|---|
| UDK: | [004.8+519.2]:66.047.4/.6(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 191934979 |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 28.03.2024 |
|---|
| Število ogledov: | 474 |
|---|
| Število prenosov: | 135 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | KTFMB - FS
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
