Analiza jakości modelu matematycznego i modeli opartych na sztucznych sieciach neuronowych na przykładzie wybranych cech fizycznych komponentów

• Autorzy: Grieger A. , Rynkiewicz M.

Warianty tytułu

EN

Adequacy of the mathematical model and the models based on artificial neural networks to evaluating the kinetic strength of feed pellets

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Opisano procedurę badania wytrzymałości kinetycznej paszy granulowanej. Na podstawie przeprowadzonego eksperymentu zbadano zależności pomiędzy stopniem rozdrobnienia komponentów paszy sypkiej i ciśnieniem pary podawanej do kondycjonera granulatora na wytrzymałość kinetyczną paszy granulowanej. Na podstawie uzyskanych wyników zbudowano model matematyczny i dziewięć modeli opartych na strukturze sztucznych sieci neuronowych. Na podstawie przeprowadzonej analizy nie stwierdzono istotnych różnic w wartościach średnich błędów względnych badanych modeli.

EN

The procedure of testing kinetic strength of the feed pellets was described. On the basis of experiment results the relationship between finesses degree of ground feed components and the pressure of steam supplied to conditioning assembly of granulator, as well as their effect on the kinetic strength of feed pellets, were determined. Obtained results enabled to develop the mathematical model and nine models based on artificial neural networks. The ANN based models were the subjects to teaching according to the Neuronix 2.3 software. The errors arising at net-work teaching were compared with errors attributed to predetermined algorithm. No substantial differences were found between the mean values of relative errors bound to both tested models.

Słowa kluczowe

PL

model matematyczny; sztuczna sieć neuronowa; pasza granulowana; wytrzymałość kinetyczna

EN

mathematical model; artificial neural network; kinetic strength; feed pellet

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 9, nr 8
• Strony: 101--109
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Grieger A.

• Instytut Inżynierii Rolniczej, Akademia Rolnicza w Szczecinie

autor

Rynkiewicz M.

• Instytut Inżynierii Rolniczej, Akademia Rolnicza w Szczecinie

Bibliografia

• Dahlquist. 1983. Metody numeryczne. PWN, Warszawa.
• Dokumentacja programu Neuronix 2.3. 1999. Aitech, Katowice.
• Grieger A., Rynkiewicz M. 2001. Skuteczność uczenia sieci neuronowej na potrzeby oceny stanu technicznego maszyny rolniczej, Inżynieria Rolnicza 11: 85-90.
• Grochowicz J. 1996. Technologia produkcji mieszanek paszowych. PWRiL, Warszawa.
• PN-R-64834 – Badanie wytrzymałości kinetycznej granul.
• Stanisz A. 1998. Przystępny kurs statystyki. Statsoft Polska Sp. z o.o., Kraków.
• Stanisz A. 2000.: Przystępny kurs statystyki, t.II, Statsoft Polska Sp. z o.o., Kraków.