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J-GLOBAL ID：201002237015939500   整理番号：10A0400962

動的モデル平均化によるモデル不確実性のもとでのオンライン予測 冷間圧延機への応用

Online Prediction Under Model Uncertainty via Dynamic Model Averaging: Application to a Cold Rolling Mill

著者 (3件)： RAFTERY Adrian E. (Univ. Washington, WA) ,  KARNY Miroslav (Inst. Information Theory and Automation (UTIA), Czech Acad. Sci., Prague, CZE) ,  ETTLER Pavel (COMPUREG Plzen, s.r.o., Plzen, CZE)
資料名： Technometrics  (Technometrics)
巻： 52  号： 1  ページ： 52-66  発行年： 2010年02月 
JST資料番号： E0359A  ISSN： 0040-1706  CODEN： TCMTA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： どの最良の予測モデルを用いるかが不確定な場合のオンライン予測問題について考察した。各モデルのパラメータに対する状態空間モデルを正しいモデルに対するMarkov連鎖モデルと結びつけた,動的モデル平均化(DMA)と呼ぶ方法を開発した。特殊な場合として,モデルとパラメータが変化しない場合に,DMAは標準的なBayesモデル平均化の回帰的実現となる。この方法を冷間圧延機に対する出力ストリップ厚の予測問題に適用した。モデル不確実性とモデル数が大きい場合,本方法はモデル不確実性に対するペナルティが小さいことを保証する。いくつかのシミュレーション例によって,一定,及び時変回帰パラメータとモデル仕様を十分に回復させることを見出した。

シソーラス用語： *冷間圧延機 ,  不確実性 ,  オンライン処理 ,  Kalmanフィルタ ,  Markov連鎖 ,  回帰モデル ,  システムモデル ,  ストリップ圧延 ,  厚み ,  予測誤差 ,  計算機シミュレーション ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 状態空間モデル

分類 (1件)： 圧延設備  (WC06040K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 動的モデル ,  平均 ,  モデル不確実性 ,  オンライン ,  予測 ,  冷間圧延機 ,  応用