論文の概要: Meta-Model Structure Selection: Building Polynomial NARX Model for Regression and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09917v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 02:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:07:12.693022
• Title: Meta-Model Structure Selection: Building Polynomial NARX Model for Regression and Classification
• Title（参考訳）: メタモデル構造選択:回帰と分類のためのポリノミアルNARXモデルの構築
• Authors: W. R. Lacerda Junior, S. A. M. Martins, E. G. Nepomuceno
• Abstract要約: 本研究は、回帰と分類問題に対するNARXモデルの構造を選択するための新しいメタヒューリスティックなアプローチを提案する。 新しいアルゴリズムのロバスト性は、異なる非線形特性を持つ複数のシミュレートされた実験システムで試験される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a new meta-heuristic approach to select the structure of polynomial NARX models for regression and classification problems. The method takes into account the complexity of the model and the contribution of each term to build parsimonious models by proposing a new cost function formulation. The robustness of the new algorithm is tested on several simulated and experimental system with different nonlinear characteristics. The obtained results show that the proposed algorithm is capable of identifying the correct model, for cases where the proper model structure is known, and determine parsimonious models for experimental data even for those systems for which traditional and contemporary methods habitually fails. The new algorithm is validated over classical methods such as the FROLS and recent randomized approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究は回帰と分類問題に対する多項式NARXモデルの構造を選択するための新しいメタヒューリスティック手法を提案する。 この手法は、新しいコスト関数の定式化を提案することによって、モデルの複雑さと各項の寄与を考慮に入れる。 新しいアルゴリズムのロバスト性は、異なる非線形特性を持つ複数のシミュレーションおよび実験システムで試験される。 得られた結果から,本アルゴリズムは,適切なモデル構造が知られている場合において,正しいモデルを特定し,従来手法や現代手法が日常的に失敗するシステムにおいても実験データのための類似モデルを決定することができることがわかった。 このアルゴリズムは、FROLSや最近のランダム化手法のような古典的手法で検証される。

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