Preprocessing Large Datasets Using Gaussian Mixture Modelling to Improve Prediction Accuracy of Truck Productivity at Mine Sites
Notice bibliographique
Résumé
PreProcessing Large Datasets Using gaUssian MixtUre MoDeLLing to iMProve PreDiction accUracy of trUck ProDUctivity at Mine sitesThe historical datasets at operating mine sites are usually large.Directly applying large datasets to build prediction models may lead to inaccurate results.To overcome the real-world challenges, this study aimed to handle these large datasets using gaussian mixture modelling (gMM) for developing a novel and accurate prediction model of truck productivity.A large dataset of truck haulage collected at operating mine sites was clustered by gMM into three latent classes before the prediction model was built.The labels of these latent classes generated a latent variable.Two multiple linear regression (MLr) models were then constructed, including the ordinary-MLr (o-MLr) and the hybrid gMM-MLr models.The gMM-MLr model incorporated the observed input variables and a latent variable in the form of interaction terms.The o-MLr model was the baseline model and did not involve the latent variable.The gMM-MLr model performed considerably better than the o-MLr model in predicting truck productivity.The interaction terms quantitatively measured the differences in how the observed input variables affected truck productivity in three classes (high, medium, and low truck productivity).The haul distance was the most crucial input variable in the gMM-MLr model.This study provides new insights into handling massive amounts of data in truck haulage datasets and a more accurate prediction model for truck productivity.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».