Predicting the Wood Mean Moisture Content in a Conventional Kiln-based Drying Process: A Data-driven Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The quality of the production process is the biggest concern of a company to retain their clients and be competitive on the market. In the wood production industry, the wood moisture content is one of the most important criteria to define the final quality, price, and reliability of the lumbers. After the trees have been sawn into lumbers, the latter are dried using a conventional kiln to decrease the percentage of humidity in the wood. Thus, to control the quality of the process, the moisture content should be monitored all along the drying so it can be stopped at the right moisture content. Our approach consists of using machine learning techniques to predict the mean moisture content in the kiln throughout the drying process with a lag of ten hours. Using this lag, we will be able to know exactly when to stop the drying while giving more time for the logistics preparations. The data of real time sensor's measurements, the drying conditions and some other key performance indicators were used as inputs to predict the mean moisture content in the kiln within ten hours for every five minutes. After the feature engineering, the final inputs are selected using a hybrid Forward-Backward Stepwise Selection, and then fed to a Convolutional Bidirectional LSTM recurrent neural network which has been chosen after evaluating multiple machine learning models. The final model choice is based on its theoretical performance with an R2 of 95.24% and an MAE of 3.61% on the test dataset, and several discussions with the experts of the domain to reflect the operational perspective.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle