분석에서 센서 데이터를 사용하는 방법은 무엇입니까?화학 공정 산업에서는 많은 센서 데이터(유량, 레벨, 압력, 온도 등)가 캡처됩니다. 이 데이터는 비정상 시계열로 설명할 수 있습니다. 전형적인 패턴을 보면, 단조로운 진화(예: 오염)를 볼 때 특정한 경향 패턴(계절성이 없거나 거의 없음 = 여름/겨울 또는 낮/밤)을 찾을 수 있습니다. 그러나 종종 후보 기능은 추세 패턴을 나타내지 않습니다(운영자가 보정을 위해 기능을 사용하지 않는 한). 특정 측정으로 설명할 수 있는 플랜트 문제가 있는 경우 종종 다음과 같은 질문이 발생합니다. 어떤 다른 변수(들)가 이 문제를 일으켰습니까? PCA/LDA/Random Forest와 같은 대부분의 분석 도구는 고정 데이터에 의존합니다. 비정상 상황을 보상하기 위해 상태 공간 모델을 생성하는 것을 피하고 싶습니다. 또는 이중 지수 평활을 수행할 수 있지만 이는 명확한 추세가 있는 경우에만 사용할 수 있습니다.
내 질문은 다음과 같습니다. 예를 들어(웨이블릿 PCA를 사용하지 않고) PCA와 같은 분석에 사용할 수 있도록 이 데이터를 변환하는 방법은 무엇입니까?
감사 해요!
해석학Re: 분석에서 센서 데이터를 사용하는 방법은 무엇입니까?JMP Pro에 액세스할 수 있습니까? 설명하는 시나리오는 Functional Data Explorer 플랫폼 및 관련 모델링 기능을 사용하도록 맞춤 제작되었습니다.
Re: 분석에 센서 데이터를 사용하는 방법은 무엇입니까?불행히도 나는 JMP Pro가 없습니다
