Kombination neuronaler Netze
Steven Whites, Six Sigma Black Belt, Kennecott Utah Copper, Rio Tinto
Die JMP-Analyse hat gezeigt, wie sich unterschiedliche Erze auf unseren Metallkonzentrationsprozess auswirken. Diese Analyse kann Aufschluss über andere betriebswirtschaftliche Probleme geben, beispielsweise bei wirtschaftlichen Nachfragekurven, bei denen Theorie und beobachtete Ergebnisse scheinbar im Widerspruch zueinander stehen. Der Metallkonzentrationsprozess basiert auf einer ähnlichen Beziehung wie die wirtschaftliche Nachfragekurve, bei der ein negativer Zusammenhang zwischen Preis und Menge besteht. Bei Metallkonzentrationsprozessen zeigt ein Streudiagramm der täglichen Ergebnisse jedoch oft eine unerwartete, positive Beziehung aufgrund veränderter Erzeigenschaften. Analog dazu kann eine Verschiebung der Nachfragekurve aufgrund veränderter Kundenpräferenzen eine ähnlich unerwartete, positive Preis-Mengen-Beziehung aufweisen. Diese Präsentation beschreibt, wie theoretische Kurven innerhalb dieser scheinbar widersprüchlichen tatsächlichen Ergebnisse gefunden werden können. Die Analyse beginnt mit einem komplexen Datensatz mit mehreren hundert potenziellen metallurgischen und operativen Begriffen. Die Partitionsplattform in JMP reduziert diesen Datensatz auf eine übersichtlichere Kandidatenliste. Die multivariate Plattform und die Hauptkomponentenanalyse reduzieren diese Liste weiter. Anschließend werden einfache JSL-Skripte verwendet, um Kombinationen der verbleibenden Begriffe zu testen und ein optimales neuronales Modell zu finden. Zur Darstellung der Analyseergebnisse wird ein Blasendiagramm verwendet, wobei X = Medianwert von r-sq (Test), Y = Standardabweichung von r-sq (Test) und die Blasenfarbe = Anzahl der Terme für das jeweilige Modell ist. Mehrere (durch die Rechenzeit begrenzte) Durchläufe werden mit unterschiedlichen zufälligen Trainings-/Validierungs-/Test-Teilmengen durchgeführt, wobei die Methode des wiederholten Holdouts zur Schätzung der Fehlerrate verwendet wird. Die optimale Modellauswahl wird anschließend durch eine visuelle Darstellung der Termanzahl, der Modelleffektivität und der Modellstabilität vereinfacht.
