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J-GLOBAL ID：201802251085569144   整理番号：18A0522750

改良された多層極限学習機械(extreme learning machineとウェーブレット変換に基づく高炉用透過性指数の予測モデル【Powered by NICT】

Prediction model of permeability index for blast furnace based on the improved multi-layer extreme learning machine and wavelet transform

著者 (7件)： Su Xiaoli (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Su Xiaoli (Key Laboratory of Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Zhang Sen (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Zhang Sen (Key Laboratory of Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Yin Yixin (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Yin Yixin (Key Laboratory of Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Xiao Wendong (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 355  号： 4  ページ： 1663-1691  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  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： 高炉の透過係数は,高炉の滑らかな動作を測定するために有意なシンボルである。透過係数多層極端学習機械(ML ELM),主成分分析(PCA)法とウェーブレット変換(W PCA ML ELM予測モデルと呼ぶ)に基づく高炉のための新しい予測モデルを提案した。修飾ML ELMアルゴリズムはML ELMアルゴリズムとPCA法(PCA ML ELMと命名)に基づいている。PCA法は,高い多重共線性に起因するその汎化性能を劣化させる最終隠れ層出力行列の代数的性質を改善するためにML ELMアルゴリズムに適用した。高炉場の生産データを雑音を含むので,本論文では,雑音を除去するためにウェーブレット変換を適用した。ML ELM,ELM,BPとSVMに基づく他の予測モデルと比較して,シミュレーション結果は,提案したW PCA ML ELM予測モデルの一般化性能と安定性良好であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  雑音 ,  *予測モデル ,  多重化 ,  *多層 ,  *ウェーブレット変換 ,  アルゴリズム ,  *高炉 ,  代数学 ,  主成分分析 ,  *学習機械 ,  透過率
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  極度学習機械 ,  *透過性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多層 ,  極限 ,  学習機械 ,  ウェーブレット変換 ,  高炉 ,  透過 ,  予測モデル