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[1M3-GS-13-04] ごみ焼却施設の時系列データを用いた蒸気量のオンライン予測
キーワード:オンライン予測、機械学習
製造業やプラント業界を中心に, 温度や圧力といったセンサデータから機械学習を用いて未来のセンサデータを予測する技術が注目されている. しかし予測に関わる特徴量の分布が動的に大きく変動する場合, 機械学習モデルの学習データとテストデータの選択の仕方次第で予測精度が不安定になりやすいという課題がある. 本研究ではごみ焼却施設における蒸気量予測を対象に, これらの問題を解決する手法として PLS 回帰モデルの成分数の推定と直近データの学習を adaptive に行うオンライン予測手法を提案する. 既存手法と二乗平均平方根誤差や相関係数で比較し, 本手法の優位性を検証した.
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