| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2021년 봄 (05/12 ~ 05/14, 부산 벡스코(BEXCO)) |
| 권호 |
25권 1호 |
| 발표분야 |
포스터-화학공정 |
| 제목 |
Time series 교차검증을 통한 2,3-BDO 생산온도 예측모델의 초매개변수 조정 |
| 초록 |
인공신경망 기반 예측 모델을 개발할 때 일부의 데이터만을 사용하여 모델을 학습할 경우 훈련된 데이터에 대해서만 예측 성능이 높아지는 과적합 (Overfitting) 문제가 발생할 수 있다. 따라서 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해서는 훈련 데이터를 바꿔가며 학습하고 성능을 검증하는 교차검증이 필요하다. Time series 교차검증은 학습 데이터를 시간에 따라 증가시키며 미래의 데이터를 검증하는 교차검증 방법으로 시간에 따라 데이터 특성이 달라지는 화학 산업의 데이터에 사용하는 것이 적합하다. 본 연구에서는 2,3-BDO 증류탑의 생산 온도 예측 모델에 Time series 교차검증를 적용하고 초매개변수를 조정하여 예측 성능을 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 학습데이터를 5개의 구간으로 분할하고 초매개변수인 배치 개수 및 반복 횟수를 변경하며 사례연구를 수행하였으며, 연구 결과 배치 개수와 반복 횟수가 128개 및 30회 일 때 가장 일반화 성능이 높았다. |
| 저자 |
안나현1, 최영렬1, 임종구2, 전상준2, 한인수2, 문일3, 조형태1, 김정환1
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| 소속 |
1한국생산기술(연), 2GS칼텍스주식회사, 3연세대 |
| 키워드 |
Time series cross validation; distillation process prediction model; Hyperparameter tunning
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