論文の概要: Joint Prediction of Remaining Useful Life and Failure Type of Train Wheelsets: A Multi-task Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03497v2
• Date: Wed, 20 Jan 2021 03:41:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 05:58:39.015244
• Title: Joint Prediction of Remaining Useful Life and Failure Type of Train Wheelsets: A Multi-task Learning Approach
• Title（参考訳）: 電車用ホイールセットの残存寿命と故障型に関する共同予測:マルチタスク学習によるアプローチ
• Authors: Weixin Wang
• Abstract要約: 列車の車輪の故障は列車の運行の中断および列車の脱線の大部分を占めます。 この2つのタスクを共通入力空間を用いて共同で実現するためのマルチタスク学習手法を提案する。 実験の結果,単一タスク学習法よりも予測精度が3%高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10878040851637999
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The failures of train wheels account for disruptions of train operations and even a large portion of train derailments. Remaining useful life (RUL) of a wheelset measures the how soon the next failure will arrive, and the failure type reveals how severe the failure will be. RUL prediction is a regression task, whereas failure type is a classification task. In this paper, we propose a multi-task learning approach to jointly accomplish these two tasks by using a common input space to achieve more desirable results. We develop a convex optimization formulation to integrate both least square loss and the negative maximum likelihood of logistic regression, and model the joint sparsity as the L2/L1 norm of the model parameters to couple feature selection across tasks. The experiment results show that our method outperforms the single task learning method by 3% in prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 列車の車輪の故障は、列車の運行の混乱や、多くの列車脱線の原因となっている。 ホイールセットの有用な寿命(RUL)は、次の障害がいつ到着するかを計測し、障害タイプは障害がどれほど深刻かを明らかにする。 RUL予測は回帰タスクであり、障害タイプは分類タスクである。 本稿では,共通入力空間を用いてより望ましい結果を得るために,これら2つのタスクを共同で達成するためのマルチタスク学習手法を提案する。 我々は,最小二乗損失とロジスティック回帰の負の最大可能性の両方を統合する凸最適化式を開発し,モデルパラメータのL2/L1ノルムとして結合空間をモデル化し,タスク間の特徴選択を結合する。 実験の結果,提案手法は1タスク学習法よりも予測精度が3%高いことがわかった。

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