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근적외선 분광 데이터 예측 모형을 위한 데이터 마이닝 기법의 성능비교
Performance Comparison of Data Mining Approaches for Prediction Models of Near Infrared Spectroscopy Data 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.15 no.4, 2013년, pp.311 - 315  

백승현 (한양대학교 에리카 캠퍼스, 경영학부)

초록
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본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

주제어

#근적외선 분광   #주성분회귀법   #부분최소자승회귀법  

AI 본문요약
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제안 방법

  • As shown in Figure 8 and Table 1, PLSR is a best prediction model in this experiment. For the experiments, MATLAB software is implemented to use PCR and PLSR for analysis. In this study, those methods found appropriate models which can be used for new dataset.

대상 데이터

  • com /Data/ SWRI/). The data have several sets which are collected based on properties of diesel fuel. The viscosity set was used for this simulation.

데이터처리

  • PLSR reduces the multi-collinearity between input and output. The final best model utilizes the mapping of low dimensional space and the linear projection to compute the regression coefficient. The procedure of PLSR is shown in Figure 2
  • Second, the principal component analysis is applied to scaled data for reducing dimensionality. Third, a regression model is constructed and mean squared error (MSE) was calculated. MSE is defined as  #, where # is a vector of predicted responses and Y is a vector of true responses.
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참고문헌 (10)

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  4. Hines JW, Gribok AV, Attieh I, Uhrig RE (2000), "Regularization methods for inferential sensing in nuclear power plants", Fuzzy Systems and Soft Computing in Nuclear Engineering, Chapter 13, Ed. Da Ruan, Springer Verlag 

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  6. Sanchez-Franco MJ, Roldan JL (2005), "Web acceptance and usage model: A comparison between goal-directed and experiential web users", Internet Research, Emerald Group Publishing Limited, Vol. 15, Issue 1, pp. 21-48 

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  10. Wold H (1985), "Partial least squares", in Kotz, S., Johnson, N.L. (Eds), Encyclopedia of Statistical Sciences, Wiley, New York, NY, Vol. 6, pp. 581-91 

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