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Prediction of water chemical properties in the cycle of a coal power plant using artificial neural networks

dc.contributor.authorSáez, Dorises-ES
dc.contributor.authorSanz Bobi, Miguel Ángeles-ES
dc.contributor.authorCipriano, Aldoes-ES
dc.date.accessioned2024-03-04T16:07:50Z
dc.date.available2024-03-04T16:07:50Z
dc.date.issued1998-05-09es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/87564
dc.descriptionCapítulos en libroses_ES
dc.description.abstractes-ES
dc.description.abstractDescribes a systematic methodology based on artificial neural networks for model identification and its application to the prediction of water chemical properties under normal operation conditions in a power plant. The model obtained allows detection of incipient anomalies by comparison between the real and predicted values.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.publisherSin editorial (Anchorage, Estados Unidos de América)es_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceLibro: IEEE International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN 1998, Página inicial: 1-6, Página final:es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titlePrediction of water chemical properties in the cycle of a coal power plant using artificial neural networkses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordses-ES
dc.keywordsWater , Chemicals , Power generation , Input variables , Predictive models , Power system modeling , Neural networks , Artificial neural networks , Fault detection , Equationsen-GB


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Nombre:
IIT-98-003A.pdf
Tamaño:
480.3Kb
Formato:
PDF
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  • Artículos
    Artículos de revista, capítulos de libro y contribuciones en congresos publicadas.

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