Prediction of Faulty Residential Gas Meters Using an Artificial Intelligence Method

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 426

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ETEC06_159

تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396

چکیده مقاله:

One of the most important daily challenges of the gas distributing companies is the accurate screening of the faulty gas meters. Failing of which has caused serious financial shortcomings for these companies. In the present study, an intelligent method based on Support Vector Machine concept is suggested to simplify the aforementioned screening target. More than 140 number of gas meters in Shiraz are tested based on this novel idea, and the primary results are promising. It is expected that the suggested approach can be extended to address large size data

نویسندگان

m doaei

Young Researchers and Elite Club, Shiraz Branch, Islamic Azad University, Shiraz, Iran

ms tavallali

Young Researchers and Elite Club, Shiraz Branch, Islamic Azad University, Shiraz, Iran

mm rasti

Technical Inspection Office, Fars Gas Company, Shiraz, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Available from: http://www. nigc.ir/porta I/home/, accessed in january 2017. ...
  • Ficco, G., Metrological performance of diaphragm gqs meters in distribution ...
  • Bordbara, F., R. Rastgoo, N.A. Aakarzadeh, and M.S. Tavallalia. Prediction ...
  • Negnevitsky, N., Artificial intelligence: a guide to intelligent systems. 2005: ...
  • Gu, Q. and J. Han. Clustered Support Vector Machines. in ...
  • نمایش کامل مراجع