Ensemble Online Support Vector Regression (EOSVR) について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しました。適応型ソフトセンサーの一つである EOSVR でどんなことができるのか、どのようにソフトセンサーを構築したりソフトセンサーで予測したりするのか、まとめてあります。
pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。
興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。
スライドのタイトル
- EOSVR とは?
- Support Vector Regression (SVR)
- ハイパーパラメータの設定と OSVR
- EOSVR
- 色々なハイパーパラメータの組の求め方
- EOSVR
- RMSE の計算 1
- RMSE の計算 2
- EOSVR まとめ
Ensemble Online Support Vector Regression (EOSVR) とは?
- Moving Window (MW) 型の適応型ソフトセンサー
適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用されています。“ソフトセンサー” とかっこいい名前がついていますが、結局はあるいくつかのプロセス変数 ... - ハイパーパラメータがいろいろな値の Support Vector Regression (SVR) モデルを更新しながら予測
サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)~サンプル数10000以下ならこれを使うべし!~サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、SVRで何ができるか、SVRの特徴、どのように計算するかが説明されてい... - 複数のモデルで、いろいろなプロセス状態に対応することを期待
- 直近の予測結果に基づいて、モデルごとに重みを計算
- 予測値に重みをつけて最終的な予測値を計算
- 予測値のばらつきで、最終的な予測値の信頼性も検討可能
参考文献
Kaneko, K. Funatsu, Adaptive Soft Sensor Based on Online Support Vector Regression and Bayesian Ensemble Learning for Various States in Chemical Plants, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 137(1), 57-66, 2014. DOI: 10.1016/j.chemolab.2014.06.008
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