Machine Learning,Computational Engineering, Finance, and Science,Systems and Control,یادگیری ماشین , مهندسی محاسباتی , امور مالی و علوم , سیستم ها و کنترل ,
توضیحات
Submitted 31 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: This is a preprint for our manuscript to be submitted for publication in Computers and Chemical Engineering Journal. Pages: 22 (including Appendix and References). Figures: 9 (main) + 3 (Appendix). Tables: 3 (main) + 3 (Appendix)
توضیحات به فارسی
ارسال 31 اوت 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: این یک نسخه اصلی برای نسخه خطی ما برای انتشار در رایانه ها و مجله مهندسی شیمی است.صفحات: 22 (از جمله پیوست و منابع).شکل: 9 (اصلی) + 3 (پیوست).جداول: 3 (اصلی) + 3 (پیوست)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Previously, using forward-flux sampling (FFS) and machine learning (ML), we developed multivariate alarm systems to counter rare un-postulated abnormal events. Our alarm systems utilized ML-based predictive models to quantify committer probabilities as functions of key process variables (e.g., temperature, concentrations, and the like), with these data obtained in FFS simulations. Herein, we introduce a novel and comprehensive benchmark framework for rare-event prediction, comparing ML algorithms of varying complexity, including Linear Support-Vector Regressor and k-Nearest Neighbors, to more sophisticated algorithms, such as Random Forests, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Dense Neural Networks, and TabNet. This evaluation uses comprehensive performance metrics, such as: $\textit{RMSE}$, model training, testing, hyperparameter tuning and deployment times, and number and efficiency of alarms. These balance model accuracy, computational efficiency, and alarm-system efficiency, identifying optimal ML strategies for predicting abnormal rare events, enabling operators to obtain safer and more reliable plant operations.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش از این ، با استفاده از نمونه گیری از Forward-Flux (FFS) و یادگیری ماشین (ML) ، ما سیستم های هشدار چند متغیره ای را برای مقابله با وقایع غیر طبیعی غیر طبیعی غیرقانونی ایجاد کردیم.سیستم های زنگ هشدار ما از مدلهای پیش بینی مبتنی بر ML برای تعیین کمیت احتمالات متغیر به عنوان توابع متغیرهای فرآیند کلیدی (به عنوان مثال ، دما ، غلظت ها و موارد مشابه) استفاده می کنند ، با این داده ها در شبیه سازی FFS.در اینجا ، ما یک چارچوب معیار جدید و جامع را برای پیش بینی نادر و پیش بینی نادر معرفی می کنیم ، با مقایسه الگوریتم های ML از پیچیدگی های مختلف ، از جمله رگرسور وکتور پشتیبانی خطی و همسایگان K-Nearest ، به الگوریتم های پیچیده تر ، مانند جنگل های تصادفی ، XGBOOST ، LIGHTGBM ، CATBOOST، شبکه های عصبی متراکم ، و Tabnet.این ارزیابی از معیارهای جامع عملکرد استفاده می کند ، مانند: $ \ textit {rmse} $ ، آموزش مدل ، آزمایش ، تنظیم و استقرار بیش از حد و تعداد و کارآیی هشدارها.این دقت مدل تعادل ، راندمان محاسباتی و راندمان سیستم زنگ هشدار ، شناسایی استراتژی های بهینه ML برای پیش بینی وقایع نادر غیر طبیعی ، این امکان را برای اپراتورها فراهم می کند تا عملیات گیاهی ایمن تر و مطمئن تر را بدست آورند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
