概要

ソフトセンサーのモデル最適化の結果をもとに、デスクトップアプリを用い、プラントの新たなプロセスデータに対してリアルタイムに予測を行います。

操作方法

ソフトセンサー　設定

学習データ選択 Fileの「Browse」より、データセットを表示させます。

基本設定タブにて以下の項目を設定します。

1. 目的変数Y

   予測の対象となる物性・活性・特性等の特徴量を選択します。Yは一つのみ選択できます。

2. 説明変数X

   温度・圧力などのセンサーデータの特徴量を選択します。

3. オートスケーリング

   「MIモデル最適化」のオートスケーリングと同様です。通常はチェックを入れます。

4. Yの測定所要時間

   目的変数Yの測定にかかる時間を設定します。設定した時間の分、トレーニングデータへのサンプルの追加を遅らせます。

5. X⇒Y 最大時間遅れ、X⇒Y 時間遅れ幅

   目的変数Y に対する説明変数 X の時間遅れを設定します。前者で最大の時間遅れを、後者で時間遅れの幅を設定します。

6. CV（クロスバリデーション：交差検証）分割数

   ハイパーパラメータの最適化のためのCV分割数を設定します。

7. モデル選択

   予測に使用するモデルを一つ選択します。各モデルの説明は「モデル選択一覧」の項を参照してください。

8. MW or JIT

   適応型ソフトセンサーのモデルとして一つを選択します。

9. ウィンドウサイズ

   MWモデル選択の場合、ウィンドウサイズを設定します。

10. サンプルサイズ

    JITモデル選択の場合、サンプルサイズを設定します。

11. データ更新ごとの予測点数

    データ更新ごとに直近のデータにて設定した点数の予測を出します。