Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tabular Machine Learning Methods for Predicting Gas Turbine Emissions

論文の概要: Tabular Machine Learning Methods for Predicting Gas Turbine Emissions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08386v1
Date: Mon, 17 Jul 2023 10:50:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-18 13:56:56.053358
Title: Tabular Machine Learning Methods for Predicting Gas Turbine Emissions
Title（参考訳）: ガスタービン排出予測のための表型機械学習手法
Authors: Rebecca Potts, Rick Hackney and Georgios Leontidis
Abstract要約: ガスタービンの排出予測のための機械学習モデルの性能評価を行った。機械学習技術を用いて, 窒素酸化物 (NOx) と一酸化炭素 (CO) の予測性能を向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.488575826304023
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Predicting emissions for gas turbines is critical for monitoring harmful pollutants being released into the atmosphere. In this study, we evaluate the performance of machine learning models for predicting emissions for gas turbines. We compare an existing predictive emissions model, a first principles-based Chemical Kinetics model, against two machine learning models we developed based on SAINT and XGBoost, to demonstrate improved predictive performance of nitrogen oxides (NOx) and carbon monoxide (CO) using machine learning techniques. Our analysis utilises a Siemens Energy gas turbine test bed tabular dataset to train and validate the machine learning models. Additionally, we explore the trade-off between incorporating more features to enhance the model complexity, and the resulting presence of increased missing values in the dataset.
Abstract（参考訳）: ガスタービンの排出予測は大気中に放出される有害な汚染物質を監視するために重要である。本研究では,ガスタービンの排出ガス予測のための機械学習モデルの性能評価を行う。そこで我々は,SAINTとXGBoostをベースに開発した2つの機械学習モデルと比較し,機械学習技術を用いた窒素酸化物(NOx)と一酸化炭素(CO)の予測性能の向上を実証した。本分析では,siemens energy gas turbine test bed tabular datasetを用いて,機械学習モデルのトレーニングと検証を行う。さらに、モデルの複雑さを高めるためにより多くの機能を組み込むことと、データセットに欠けている値が増加することの間のトレードオフについても検討する。

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