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J-GLOBAL ID：201502285619147549   整理番号：15A0417834

アンサンブル反異常値ジャストインタイムGauss過程回帰モデル化法による工業的メルトインデックス予測

Industrial melt index prediction with the ensemble anti-outlier just-in-time Gaussian process regression modeling method

著者 (2件)： LIU Yi (Engineering Res. Center of Process Equipment and Remanufacturing, Ministry of Education, Inst. of Process Equipment ...) ,  GAO Zengliang
資料名： Journal of Applied Polymer Science  (Journal of Applied Polymer Science)
巻： 132  号： 22  ページ： ROMBUNNO.41958  発行年： 2015年06月10日 
JST資料番号： C0467A  ISSN： 0021-8995  CODEN： JAPNAB  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： 複数のデータ駆動ソフトセンサを重合過程のオンライン予測に応用した。しかし,工業的データは非Gauss分布となり,いくつかの異常値を含んでいる。その上,単一モデルでは多重グレードの特性の全てを計算するには不十分である。この研究で,初めてサポートベクトルクラスタ(SVC)系異常値検知法を用いて非線形及び非Gauss性データを上手く処理できた。その時,SVCが予測信頼度を上げるためにジャストインタイムGauss過程回帰(JGPR)モデル化法に組み込まれた。より異常値の少ない同様のデータセットがより信頼性の高い局所SVC-JGPR予測モデルを構築するために作成された。更に,予測不確実性な複数の局所SVC-JGPRモデルを結合するためにアンサンブル法が用いられた。最終的に,古いデータセットは妥当な方法で繰り返し更新されることが分かった。提案された方法による工業的重合過程の予測結果が予測精度及び信頼度で優れていることが分かった。Copyright 2015 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *回帰モデル ,  *メルトインデックス ,  確率分布 ,  異常値 ,  予測モデル ,  数学モデル ,  予測技法 ,  精度 ,  信頼度

分類 (2件)： 高分子溶液の理論  (CG02012B) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： アンサンブル ,  異常値 ,  ジャストインタイム ,  Gauss過程回帰 ,  モデル化 ,  工業 ,  メルトインデックス ,  予測