Hierarchical Granular Computing-Based Model and Its Reinforcement Structural Learning for Construction of Long-Term Prediction Intervals
Notice bibliographique
Résumé
As one of the most essential sources of energy, byproduct gas plays a pivotal role in the steel industry, for which the flow tendency is generally regarded as the guidance for planning and scheduling in real production. In order to obtain the numeric estimation along with its reliability, the construction of prediction intervals (PIs) is highly demanded by any practical applications as well as being long term for providing more information on future trends. Bearing this in mind, in this article, a hierarchical granular computing (HGrC)-based model is established for constructing long-term PIs, in which probabilistic modeling gives rise to a long horizon of numeric prediction, and the deployment of information granularities hierarchically extends the result to be interval-valued format. Considering that the structure of this model has a direct impact on its performance, Monte-Carlo search with a policy gradient technique is then applied for reinforcement structure learning. Compared with the existing methods, the size (length) of the granules in the proposed approach is unequal so that it becomes effective for not only periodic but also nonperiodic data. Furthermore, with the use of parallel strategy, the efficiency can be also guaranteed for real-world applications. The experimental results demonstrate that the proposed method is superior to other commonly encountered techniques, and the stability of the structure learning process behaves better when compared with other reinforcement learning approaches.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».