SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

AMNE:(NATURAL SCIENCES Mathematics Probability Theory and Statistics)
 

Sökning: AMNE:(NATURAL SCIENCES Mathematics Probability Theory and Statistics) > New statistical and...

New statistical and machine learning based control charts with variable parameters for monitoring generalized linear model profiles

Sabahno, Hamed (författare)
Umeå universitet,Statistik
Amiri, Amirhossein (författare)
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Computers & industrial engineering. - : Elsevier. - 0360-8352 .- 1879-0550. ; 184
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this research, we develop three statistical based control charts: the Hotelling’s T2, MEWMA (multivariate exponentially weighted moving average), and LRT (likelihood ratio test) as well as three machine learning (ML) based control charts: the ANN (artificial neural network), SVR (support vector regression), and RFR (random forest regression), for monitoring generalized linear model (GLM) profiles. We train these ML models with two different training methods to get a linear (regression) output and then apply our classification technique to see if the process is in-control or out-of-control, at each sampling time. In addition to developing the FP (fixed parameters) schemes, for the first time in GLM profiles, we design an adaptive VP (variable parameters) scheme for each control chart as well to increase the charts’ sensitivity in detecting shifts. We develop some algorithms with which the values of the control chart parameters in both FP and VP schemes can be obtained. Then, we develop two algorithms to measure the charts’ performance in both FP and VP schemes, by using the run-length and time-to-signal based performance measures. This is also the first control chart-related research that develops an algorithm to compute the performance measures that applies to any VP adaptive control scheme. After designing the control charts as well as performance measures, we perform extensive simulation studies and evaluate and compare all our control charts under different shift sizes and scenarios, and in three different simulation environments. Finally, we present a numerical example regarding a drug dose-response study to show how the proposed control charts can be implemented in real practice.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Maskinteknik -- Tillförlitlighets- och kvalitetsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Mechanical Engineering -- Reliability and Maintenance (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Beräkningsmatematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Computational Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Nyckelord

Statistical Process Monitoring
Variable Parameters Control Charts
Profile Monitoring
Generalized Linear Models
Machine Learning Techniques
Monte Carlo Simulation
Computer Science
datalogi
Statistics
statistik
Mathematics
matematik
data science
data science
systemanalys
Systems Analysis

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Sabahno, Hamed
Amiri, Amirhosse ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Maskinteknik
och Tillförlitlighet ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Beräkningsmatema ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Sannolikhetsteor ...
Artiklar i publikationen
Computers & indu ...
Av lärosätet
Umeå universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy