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J-GLOBAL ID：201202240110149180   整理番号：12A0646735

鉄鋼業におけるガスタンクのレベルに関するMKLベ-スのオンライン予測

A MKL based on-line prediction for gasholder level in steel industry

著者 (4件)： ZHAO Jun (School of Control Sciences and Engineering, Dalian Univ. of Technol., Dalian, CHN) ,  LIU Ying (School of Control Sciences and Engineering, Dalian Univ. of Technol., Dalian, CHN) ,  ZHANG Xiaoping (School of Electronic Information and Automation, Tianjin Univ. of Sci. and Technol., Tianjin, CHN) ,  WANG Wei (School of Control Sciences and Engineering, Dalian Univ. of Technol., Dalian, CHN)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 20  号： 6  ページ： 629-641  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ガスタンクのレベルに関するリアルタイム予測は,鉄鋼企業におけるガスのスケジューリングに重要である。本研究で著者らは,最小2乗サポートベクトル回帰(LSSVR)を勾配減少法に基づくマルチカーネル学習(MKL)へ拡張した。カーネルの最適線形組み合わせを用いたMKLベ-スのLSSVRは,モデルの一般化を改善し学習時間を低減した。古典的な非平坦関数と実際的な問題を用いた実験では,本方式が十分な性能と高い計算効率を実現したことを明らかにした。さらに提案に基づく応用システムを開発し,Shanghai Baosteel Co. Ltd.の実践に適用した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *鉄鋼業 ,  *ガスタンク ,  システム ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン ,  回帰分析 ,  *機械学習
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  *マルチカーネル学習 ,  最小二乗 ,  *予測システム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  気体燃料の輸送,供給,貯蔵  (YE02060M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄鋼業 ,  ガスタンク ,  オンライン ,  予測