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저자정보
Xiuliang Wu (Qilu University of Technology) Yanqiang Li (Qilu University of Technology) Hao Wu (Qilu University of Technology) Fangfang Zhang (Qilu University of Technology) Kai Sun (Qilu University of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
563 - 568 (6page)

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In the paper, a new hybrid variable selection algorithm for nonlinear regression multi-layer perceptron (MLP) is proposed. The proposed algorithm applies nonnegative garrote (NNG) to compress the input weights of the MLP. The zero input weights dependent variables will be removed from the initial dataset. Next, a further variable selection is carried out by extremal optimization (EO) algorithm. The new variable selection algorithm integrates powerful global selection ability of NNG and accurate local search ability of EO. Finally, two examples of artificial data sets and an industrial application for a debutanizer column are implemented to demonstrate the performance of the new algorithm. The simulation result demonstrates that the developed algorithm presents d better model performance along with less input variable selected than other state-of-art variable selection methods.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED METHODOLOGY
3. SIMULATION RESULTS AND DISCUSSION
4. APPLICATION TO A DEBUTANIZER COLUMN
5. CONCLUSION
REFERENCES

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