| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2005년 가을 (10/21 ~ 10/22, 인하대학교) |
| 권호 |
11권 2호, p.1813 |
| 발표분야 |
공정시스템 |
| 제목 |
PLS 방법을 이용한 화학공정 품질변수의 적응 예측 모델 개발 |
| 초록 |
본 논문에서는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)을 이용하여 실시간으로 얻어지는 화학공정 데이터에 적응하는 예측 모델을 수립하였다. PLS는 품질변수와 품질에 영향을 미치는 가능한 모든 변수들과의 상관관계를 설정하는 방법으로 공정으로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 모델을 구성하는데 있어 매우 유용하다. 이러한 PLS 방법을 개선하여 기존의 공정 데이터를 이용하여 예측 모델을 만들고 새로운 데이터가 들어오면 기존 예측 모델에서 예측이 좋지 않은 데이터를 제거하고 새로운 데이터를 모델에 포함시키는 방법을 이용하여 적응 예측 모델을 만들었다. PET 중합공정 중 직접 에스테르화 반응기 데이터와 NIR Diesel Fuel Spectra 데이터에 이 적응 예측 모델을 적용하여 기존의 RPLS와 예측 성능을 비교해 보았다. 본 연구의 결과에 따르면 PLS 방법을 개선한 적응 예측 모델이 좋은 예측 성능을 보여주었다. |
| 저자 |
김성영, 이범석
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| 소속 |
경희대 |
| 키워드 |
adaptive predictive model; PLS; RPLS; NIR diesel fuel spectra
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| E-Mail |
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| 원문파일 |
초록 보기 |
