Application and Comparison of Machine Learning Algorithms for Predicting Mass Loss of Cement Raw Materials due to Decarbonation Process
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work is to predict the mass loss of cement raw materials during the decarbonation process. The mass loss is influenced by the interaction of several parameters such as chemical composition of raw material, particle size, temperature range of decarbonation and time exposed. Therefore, predicting mass loss based on experimental parameters data is often challenging. For this reason, various machine learning algorithms such as deep networks using autoencoder DN-AE, artificial neural networks optimized by particle swarm optimization PSO-ANN, ANN optimized by ant colony optimization ACO-ANN and ANN are proposed to predict the mass loss. In this research, all models have been applied successfully to predict the mass loss with high accuracy. The results obtained have shown the superiority of DN-AE compared to PSO-ANN, ACO-ANN and ANN. In addition, PSO-ANN and ACO-ANN have a better performance than the individual use of ANN. The values of adjusted R2 indicate that 99.11%, 98.66%, 98.27% and 97.03% of data are explained by DN-AE, ACO-ANN, PSO-ANN and ANN respectively with scatter index (SI) less than 0.1 and maximum error less than 3.32%. Finally, the results justify that all models proposed can be employed to predict the mass loss as alternative tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».