ارائه یک روش جدید انتخاب ورودی بر اساس دسته‌بندی نیمه نظارتی برای تخمین سری-های زمانی

محمدی, راضیه; کی نیا, فرشید

doi:10.22075/jme.2019.16061.1593

اداره چاپ و انتشارات دانشگاه سمنان

تعداد نشریات	22
تعداد شماره‌ها	715
تعداد مقالات	10,285
تعداد مشاهده مقاله	72,171,752
تعداد دریافت فایل اصل مقاله	63,907,525

	ارائه یک روش جدید انتخاب ورودی بر اساس دسته‌بندی نیمه نظارتی برای تخمین سری-های زمانی
مدل سازی در مهندسی
مقاله 11، دوره 17، شماره 59، دی 1398، صفحه 153-163 اصل مقاله (1.52 M)
نوع مقاله: مقاله کامپیوتر
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22075/jme.2019.16061.1593
نویسندگان
راضیه محمدی^* ¹؛ فرشید کی نیا²
¹کارشناسی ارشد پژهشکده انرژی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، 1 دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان،
²گروه مدیریبت و بهینه سازی- پژوهشکده انرژی- دانشگاه تحصیلات تکمیلی کرمان
تاریخ دریافت: 21 مهر 1397، تاریخ بازنگری: 21 بهمن 1397، تاریخ پذیرش: 05 تیر 1398
چکیده
در این تحقیق 12 رویکرد در ایجاد یک طبقه‌بندی کننده بهینه مبتنی بر ماشین‌ بردار پشتیبان (SVM) و شبکه های عصبی (MLP و RBF) بر مبنای الگوریتم ژنتیک (GA)، فاخته (Cuckoo) و ازدحام ذرات (PSO) ارائه گردید. در این راستا سعی شده سیستمی طراحی شود که منجر به کاهش هزینه در جمع آوری داده‌ها شود. به این منظور در تحقیق حاضر از سه مجموعه داده با قابلیت سری زمانی از دادهای استاندارد UCI، استفاده گردید. نتایج حاصل از رویکردهای استفاده شده در این تحقیق بیانگر عملکرد خوب تمامی الگوریتم‌های استفاده شده دارد. با این‌حال، توانایی و عملکرد هر کدام از رویکردها با توجه به نوع و ماهیت داده ها متفاوت می باشد. همین امر باعث شده است که گاها رویکرد شبکه عصبی MLP و الگوریتم GA یا Cuckoo نتایج بهتری داشته باشد و در برخی موارد نیز رویکرد ماشین بردار پشتیبان با الگوریتم PSO نتایج بهتری داشته است. با توجه به نتایج حاصل می‌توان گفت که استفاده از انتخاب ویژگی بر اساس دسته-بندی نیمه‌نظارتی باعث کاهش خطای سیستم، افزایش دقت و افزایش سرعت تخمین سری‌های زمانی می‌گردد. از این رو با استفاده از طبقه‌بندی کننده‌ی کارا و قدرتمند شبکه عصبی MLP و ماشین بردار پشتیبان در کنار الگوریتم بهینه سازی و فرا ابتکاری، می‌توان یک سیستم طبقه‌بندی ترکیبی بهینه برای تخمین سری‌های زمانی طراحی نمود.
کلیدواژه‌ها
انتخاب ویژگی؛ یادگیری ماشین؛ الگوریتم فرا ابتکاری؛ سری زمانی
عنوان مقاله [English]
new feature selection method by a semi supervised classification algorithm for time series estimation
نویسندگان [English]
raziyeh mohammadi¹؛ Farshid Keynia²
¹Department of Computer, Faculty of Sience, Graduate University of , Kerman, Iran;R.Mohammadi
²Department of Energy Management and Optimization, Institute of Science and High Technology and Environmental Sciences, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran;
چکیده [English]
In this research, 12 approaches were proposed to create an optimal vector based on supporting vector machine and neural networks based on genetic algorithm, cuckoo and particle swarm Optimization (PSO). In this regard, we have tried to design a system that reduces the cost of data collection. For this purpose, three data sets with time series capability of standard UCI data were used in this study. The results of the approaches used in this research show the good performance of all the used algorithms. However, the ability and performance of each approach vary according to the type and nature of the data. This has sometimes led to better results from the MLP neural network and the GA or Cuckoo algorithm, and in some cases, the PSO algorithm has better outcomes. Regarding the results, it can be said that the use of feature selection based on semi-regulatory classification reduces system error, increases the accuracy and increases the speed of time series estimation. Hence, by using the efficient and powerful MLP Neural Network and backup vector machine along with the optimization algorithm and metamorphic, an optimal combination classification system can be designed for time series estimation.
کلیدواژه‌ها [English]
Feature selection, machine learning, meta-heuristic algorithm, time series

مراجع
[1] حسینعلی نیرومند، ابوالقاسم بزرگ نیا، مقدمهای بر تحلیل سریهای زمانی )ترجمه( ) The Analysis Of Time Series An Introduction, C. Chatfield ( / تألیف سی چتفیلد؛ )انتشارات دانشگاه مشهد؛ ISBN 964-5782-88-0132 ،) 1389 . [2] محمد ناظری تهرودی، "مقایسه مدلهای PAR و MPAR در مدلسازی سری زمانی ماهانه دبی رودخانه تحت تأثیر عوامل هواشناسی"، مجله مدلسازی در مهندسی، دوره 16 ، شماره 52 ، 1397 ، صفحه 183 - 191 . [3] شیرین پیران، علیرضا برهانی داریان، "انتخاب هوشمند ورودیها با استفاده از الگوریتم ژنتیک باینری در شبکهی عصبی تکاملی"، چهارمین کنگره بین المللی عمران، معماری و توسعه شهری، 1395 . [4] N. Muttil, & K.W. Chau, "Machine-learning paradigms for selecting ecologically significant input variables", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 20, No. 6, 2007, pp. 735–744. [5] A.R. Yildiz, "Cuckoo search algorithm for the selection of optimal machining parameters in milling operations", The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 64, Nos. 1–4, 2013, pp. 55–61. [6] S. Galelli, G.B. Humphrey, H.R. Maier, A. Castelletti, G.C. Dandy, & M.S. Gibbs, "An evaluation framework for input variable selection algorithms for environmental data-driven models", Environmental Modelling & Software, Vol. 62, 2014, pp. 33–51. [7] M. Dash, H. Liu, "Feature selection for classification", Intelligent Data Analysis, Vol. 1, No. 3, 1997, pp. 131–156. [8] P.J. Brockwell, R.A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 2nd edition, Springer, New York, 2002. [9] H. Liu, H. Motoda, Feature Extraction, Construction, and Selection: A Data Mining Perspective, Kluwer [10] J. Neter, M.H. Kutner, C.J. Nachtsheim, L. Wasserman, Applied Linear Statistical Models, 4th edition, Irwin, 1996. [11] R. Rajabioun, "Cuckoo Optimization Algorithm", Applied Soft Computing, Vol.11, No.8, 2011, pp. 5508–5518.
آمار تعداد مشاهده مقاله: 995 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 501

سامانه مدیریت نشریات علمی. قدرت گرفته از سیناوب

پیوندهای مفید

پیوندهای مفید

آمار

ارائه یک روش جدید انتخاب ورودی بر اساس دسته‌بندی نیمه نظارتی برای تخمین سری-های زمانی