論文の概要: A Novel Cluster Classify Regress Model Predictive Controller
Formulation; CCR-MPC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07655v1
- Date: Fri, 15 Jan 2021 12:14:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-28 18:18:24.461101
- Title: A Novel Cluster Classify Regress Model Predictive Controller
Formulation; CCR-MPC
- Title（参考訳）: 新しいクラスター分類レグレッシブモデル予測制御器ccr-mpc
- Authors: Clement Etienam, Siying Shen, Edward J O'Dwyer and Joshua Sykes
- Abstract要約: 機械学習の分野において,高度な手法を用いた新しいデータ駆動モデル予測制御器を開発した。
目的は、外部の気象状態によって間接的に影響を受ける、所望の室内設定温度を調整するための制御信号を調整することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we develop a novel data-driven model predictive controller
using advanced techniques in the field of machine learning. The objective is to
regulate control signals to adjust the desired internal room setpoint
temperature, affected indirectly by the external weather states. The
methodology involves developing a time-series machine learning model with
either a Long Short Term Memory model (LSTM) or a Gradient Boosting Algorithm
(XGboost), capable of forecasting this weather states for any desired time
horizon and concurrently optimising the control signals to the desired set
point. The supervised learning model for mapping the weather states together
with the control signals to the room temperature is constructed using a
previously developed methodology called Cluster Classify regress (CCR), which
is similar in style but scales better to high dimensional dataset than the
well-known Mixture-of-Experts. The overall method called CCR-MPC involves a
combination of a time series model for weather states prediction, CCR for
forwarding and any numerical optimisation method for solving the inverse
problem. Forward uncertainty quantification (Forward-UQ) leans towards the
regression model in the CCR and is attainable using a Bayesian deep neural
network or a Gaussian process (GP). For this work, in the CCR modulation, we
employ K-means clustering for Clustering, XGboost classifier for Classification
and 5th order polynomial regression for Regression. Inverse UQ can also be
obtained by using an I-ES approach for solving the inverse problem or even the
well-known Markov chain Monte Carlo (MCMC) approach. The developed CCR-MPC is
elegant, and as seen on the numerical experiments is able to optimise the
controller to attain the desired setpoint temperature.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,機械学習の分野における高度な技術を用いた新しいデータ駆動モデル予測制御器を開発する。
目的は、外部の気象状態によって間接的に影響を受ける、所望の室内設定温度を調整するための制御信号を調整することである。
この手法は、Long Short Term Memory Model (LSTM) または Gradient Boosting Algorithm (XGboost) を用いて時系列機械学習モデルを開発することを含み、任意の時間的地平線に対してこの気象状態を予測し、制御信号を所望のセットポイントに同時最適化することができる。
気象状態を制御信号とともに室温にマッピングする教師付き学習モデルは、CCR(Cluster Classify regress)と呼ばれる以前に開発された手法を用いて構築される。
CCR-MPCと呼ばれる全体的な手法は、天気予報のための時系列モデル、転送のためのCCR、逆問題を解決するための数値最適化手法を組み合わせたものである。
前向きの不確実性定量化(フォワード-UQ)は、CCRの回帰モデルに傾き、ベイズディープニューラルネットワークまたはガウスプロセス(GP)を用いて達成可能である。
このために, ccr変調では, クラスタリングにはk平均クラスタリング, 分類にはxgboost分類器, 回帰には5次多項式回帰を用いる。
逆UQは、逆問題やよく知られたマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)アプローチを解くためにI-ESアプローチを用いても得られる。
開発されたCCR-MPCはエレガントであり、数値実験で見られるように、コントローラを最適化して所望のセットポイント温度を達成することができる。
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