About: Predictive control using artificial neural networks with online adaptation of predictor

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Predictive control using artificial neural networks with online adaptation of predictor Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Projekt
rdfs:seeAlso	http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=GP102/07/P137
Description	Project involves predictive control using artificial neural networks. It is especially aimed to the predictor problem based on artificial neural network. Nowadays, most of predictive control methods with artificial neural network as a predictor use only offline identified predictor. It is caused by the fact that usage of artificial neural networks in control algorithms significantly increases computational demands of the controller as a whole. What is more, the online identification of the predictor computational cost increases even more. However usage of the offline identified predictor has many disadvantages. Main drawback is high demands for the predictor accuracy and offline identification is useless for t-variant processes. Therefore, this project will be focused on developing suitable predictor based on artificial neural network while its computational demands enable usage in predictive controllers of nonlinear processes. At the same time, the structure and properties of the artificial (en) Projekt se zabývá prediktivním řízením pomocí umělých neuronových sítí. Konkrétně je zaměřen na problematiku prediktoru založeného na umělé neuronové síti. V současné době většina metod prediktivního řízení s umělou neuronovou sítí jako prediktorem používá pouze offline identifikaci prediktoru. Je to způsobeno tím, že použití umělých neuronových sítí v řídících algoritmech výrazně navyšuje výpočetní náročnost celého regulátoru a průběžná (online) identifikace prediktoru výpočetní náročnost ještě více zvyšuje. Avšak použití offline identifikovaného prediktoru má mnoho nevýhod. Jsou to především vysoké požadavky na jeho přesnost, resp. na kvalitu offline identifikace, dále také nevhodnost takovéhoto regulátoru pro řízení t-variantních systémů. Proto těžiště projektu spočívá v nalezení vhodného prediktoru na bázi umělé neuronové sítě, jehož výpočetní náročnost umožní nasazení v prediktivních regulátorech při řízení nelineárních systémů. Současně musí struktura a vlastnosti umělé neuronové sítě
Title	Predictive control using artificial neural networks with online adaptation of predictor (en) Prediktivní řízení pomocí umělých neuronových sítí s online adaptací prediktoru
skos:notation	GP102/07/P137
http://linked.open...avai/cep/aktivita	Post-graduate (doctorate) grants
http://linked.open...kovaStatniPodpora	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GP102%2F07%2FP137/celkovaStatniPodpora
http://linked.open...ep/celkoveNaklady	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GP102%2F07%2FP137/celkoveNaklady
http://linked.open...datumDodatniDoRIV	2015-01-22 (xsd:date)
http://linked.open...i/cep/druhSouteze	VS - Veřejná soutěž ve výzkumu a vývoji
http://linked.open...ep/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open.../cep/fazeProjektu	65824577
http://linked.open...ai/cep/hlavniObor	BC - Teorie a systémy řízení
http://linked.open...hodnoceniProjektu	U - Uspěl podle zadání, tj. byly splněny cíle a jeho předpokládané výsledky uvedené ve smlouvě / rozhodnutí o poskytnutí podpory
http://linked.open...vai/cep/kategorie	ZV - Základní výzkum
http://linked.open.../cep/klicovaSlova	predictive control; artificial neural networks; prediction (en)
http://linked.open...ep/partnetrHlavni	Fakulta technologická
http://linked.open...inujicichPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open...cep/pocetPrijemcu	1 (xsd:int)
http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu	0 (xsd:int)
http://linked.open.../pocetVysledkuRIV	11 (xsd:int)
http://linked.open...enychVysledkuVRIV	11 (xsd:int)
http://linked.open...lneniVMinulemRoce	2009-04-22 (xsd:date)
http://linked.open.../prideleniPodpory	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/102%2F07%2FP137
http://linked.open...iciPoslednihoRoku	2009
http://linked.open...atUdajeProjZameru	2010
http://linked.open.../vavai/cep/soutez	SGA02007GA1PD
http://linked.open...usZobrazovaneFaze	DUU
http://linked.open...ai/cep/typPojektu	P - Projekt výzkumu a vývoje financovaný ze státního rozpočtu
http://linked.open...ep/ukonceniReseni	2009-12-31 (xsd:date)
http://linked.open...ep/zahajeniReseni	2007-01-01 (xsd:date)
http://linked.open...jektu+dodavatelem	. (en) Cílem projektu bylo testovat stávající typy neuronových sítí s ohledem na jejich použitelnost pro návrh jednoduchého prediktivního řízení neznámých lineárních nebo nelineárních deterministických systémů.Taková síť byla vybrána, použita. Byl navržen adapti (cs)
http://linked.open...tniCyklusProjektu	ZBKU
http://linked.open.../cep/klicoveSlovo	predictive control artificial neural networks
is http://linked.open...vavai/cep/projekt of	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GP102%2F07%2FP137/2007/orjk%3A28110 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GP102%2F07%2FP137/2008/orjk%3A28110 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GP102%2F07%2FP137/2009/orjk%3A28110 http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/ucast/GP102%2F07%2FP137/2010/orjk%3A28110

Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 85 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software