Adaptive Sampling for Surrogate Modelling with Artificial Neural Network and its Application in an Industrial Cracking Furnace
Notice bibliographique
Résumé
In surrogate modelling, a simple functional approximation of a complex system model is always constructed to reduce the computational expense, and the selection of a suitable surrogate model and a sampling method are key to obtaining a surrogate model for a complex system. To construct an appropriate surrogate model, three methods of adaptive surrogate modelling that use artificial neural networks (ANN) are developed by incorporating a new mechanism for automatically determining the number of hidden nodes and/or a new prediction error‐based mixed adaptive sampling method. In the automatic determination, the number of hidden nodes can adaptively change according to the effective rate of parameters in the ANN during the adaptive surrogate modelling process. As a result, an improper number of hidden nodes determined by the empirical method can be avoided. The prediction error‐based mixed adaptive sampling method is capable of finding the strong nonlinear behaviour of the underlying system, which is easily missed by the traditional prediction variance‐based sampling method. The three methods and the previous method for adaptive surrogate modelling that use ANN are tested and compared in terms of replicating the behaviours of three types of challenge functions to determine the efficacy of the developed methods. Furthermore, these methods are used in an engineering problem of surrogate modelling for a cracking reaction simulator to validate the efficacy of the developed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».