関連ベクトルマシンを用いた鉄鋼プロセスのモデル予測

抄録

近年、製品の高品質化により製造条件が厳しくなり、これまでの簡易物理モデルによる制御が困難になってきている。そこで、大量の過去実績データから、カーネルベースの学習手法である関連ベクトルマシンを用いて予測モデルを構築する手法を開発した。本手法は予測した出力が確率分布となることを特徴としており、予測のばらつきを考慮することができる。本手法を鉄鋼プロセスへ適用し、良好な結果が得られたので報告する。