Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 481434

UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA


Zagajski Kučan, Kristina
UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA, 2010., diplomski rad, diplomski, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb


CROSBI ID: 481434 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA
(Application of Feed Forward Back Propagated Artificial Neural Network for Cement Properties Prediction in Waste Treatment Processes)

Autori
Zagajski Kučan, Kristina

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Mjesto
Zagreb

Datum
28.06

Godina
2010

Stranica
52

Mentor
Bolanča, Tomislav

Neposredni voditelj
Ukić, Šime

Ključne riječi
arsen; cement-vapno-zeolit-otpadni mulj-voda solidifikacija; umjetne neuronske mreže
(arsenic; cement-zeolite-lime-sludge-vater immobilization; artificial neural networks)

Sažetak
U ovom radu govori se o imobilizaciji arsenovog mulja nastalog nakon obrade vode koagulacijom, procesom solidifikacije kao potencijalnom načinu zbrinjavanja arsena. Korištenjem višeslojnih umjetnih neuronskih mreža s povratnim rasprostiranjem pogreške na temelju eksperimentalno dobivenih podataka o čvrstoći cementa, koncentracijama izluženog arsena i željeza, razvijen je model predviđanja sastava cementa koji se odlikuje velikom točnošću (R2=0, 92). Model je definiran sa 5 neurona u skrivenom sloju, tangens hiperbolnom aktivacijskom funkcijom i Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritmom za treniranje. Formulirani su matematički izrazi koji su korišteni u procesu globalnog odlučivanja na temelju više kriterija. Izračunat optimalni sastav cementa iznosi 50 g mulja, 60 g zeolita, 300 g cementa, 15 g vapna i 195 % vode, a njegove karakteristike izluživanja su 0.03 mg/L As i 1.78 mg/L Fe s čvrstoćom 43.9 MP.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemija, Kemijsko inženjerstvo



POVEZANOST RADA


Projekti:
125-1253092-3004 - Procesi ionske izmjene u sustavu kvalitete industrijskih voda (Bolanča, Tomislav, MZOS ) ( POIROT)

Ustanove:
Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb

Profili:

Avatar Url Tomislav Bolanča (mentor)

Avatar Url Šime Ukić (mentor)


Citiraj ovu publikaciju

Zagajski Kučan, Kristina
UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA, 2010., diplomski rad, diplomski, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb
Zagajski Kučan, K. (2010) 'UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MREŽA S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGREŠKE ZA PREDVIĐANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA', diplomski rad, diplomski, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Zagajski Ku\v{c}an, K.}, year = {2010}, pages = {52}, keywords = {arsen, cement-vapno-zeolit-otpadni mulj-voda solidifikacija, umjetne neuronske mre\v{z}e}, title = {UPOTREBA UNAPRIJEDNIH UMJETNIH NEURONSKIH MRE\v{Z}A S POVRATNIM RASPROSTIRANJEM POGRE\v{S}KE ZA PREDVI\DJANJE SVOJSTAVA CEMENTA U PROCESIMA ZBRINJAVANJA OTPADA}, keyword = {arsen, cement-vapno-zeolit-otpadni mulj-voda solidifikacija, umjetne neuronske mre\v{z}e}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Zagajski Ku\v{c}an, K.}, year = {2010}, pages = {52}, keywords = {arsenic, cement-zeolite-lime-sludge-vater immobilization, artificial neural networks}, title = {Application of Feed Forward Back Propagated Artificial Neural Network for Cement Properties Prediction in Waste Treatment Processes}, keyword = {arsenic, cement-zeolite-lime-sludge-vater immobilization, artificial neural networks}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font