Model Configurations：NARX Structure

モデリングメソッド NARX Structure（Model > Configurations）が選択されていると、<output> タブの Model Properties 領域には以下のエレメントが含まれます。出力ごとに個別のタブがあります。

Output Properties 領域とウィンドウ最下部のボタン行についての説明は、 Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)を参照してください。

Training Labels

モデルトレーニングを行いたいラベルを割り当てます。複数のラベルを使用する場合は、1つ以上のラベルに関連するすべてのデータが使用されます。

ラベルを割り当てるには、フィールドをダブルクリックして名前をキー入力します。リストに提示されたデータセットから選択することができます。

ラベルを削除するには、ラベルの x、または Del を使用します。

Validation Labels

Model Type

使用したいモデルタイプを選択します。

モデルタイプとその設定の詳細についてはNARXモデルタイプを参照してください。

Model Properties

Edit ボタンで選択されたモデルタイプについての <output> Parameters ウィンドウが開きます。

モデルプロパティについての詳細は、NARXモデルタイプを参照してください。

Highlight Model Deviations

オンにすると、モデル偏差が開くプロット上で赤くハイライトされます。

ハイライト表示に関して以下のような詳細設定が行えます：

Anomaly Percentile

正常とされる再構成誤差の百分位数を入力します。モデル選択に検証データセットが使用されている場合は、この値は検証データに基づいて計算され、そうでない場合はトレーニングデータに基づいて計算されます。値は異常スコアの0.5にマッピングされます。

Smoothing

メディアンフィルタのステップ数として、データポイントのウィンドウサイズの値を入力します。異常予測のため、信号が平滑化されます。これによって、より良い結果が導き出されます。

Smoothing Window Centered

スムージングウィンドウの中心を評価点にしたい場合、つまり未来の点も考慮したい場合は、オンにします。オフにすると、スムージングウィンドウでの計算に過去のポイントのみが使用されます。

Rounding Threshold

異常予測しきい値（その値を下回るとモデルの予測値が自動的に0に設定され、それ以外は1になります）を入力します。しきい値は、Receiver Operating Characteristic（Model > Anomaly Detection: Receiver Operating Characteristic）に表示されます。

Feedback Structure

  • Min/Max Time Lag

    すべての入力と出力について、NARX構造において考慮すべき最大／最小タイムラグを入力します。このフィードバック値は「フィーチャー」とも呼ばれます。

    最初は、IACF分析の結果（位相プロットとACF／IACF出力（Phase Plot and ACF/IACF Outputs）を参照）を使用することをお勧めします。

  • Initial States

    Initial State of NARX Values ウィンドウが開き、NARX値の初期状態について設定を行うことができます。NARX値についての詳細は、NARXの初期値を参照してください。

次元削減

フィードバック値（フィーチャー）の数を少なくすると、モデル品質を高め、さらにモデルトレーニングを高速化することができます。

以下のオプションから選択できます。

  • Open Feature Search

    NARXフィーチャー検索は、Dimensionality Reduction = None によるモデルトレーニングで十分なモデル品質が得られなかった場合や、システム固有の時間依存性がわかっている場合に有用です。

    すべてのモデルについてモデルパラメータを設定し、後にバッチランとしてモデルトレーニングを開始することができます。

    NARX Feature Search windowウィンドウで、Configure をクリックして"Configure Automatic Feature Selection <output>" ウィンドウを開き、各出力の自動フィーチャー選択について設定します。

  • None

    NARX構造内のすべてのフィーチャーを、設定されている最大タイムラグに応じて使用します。

  • Feature Extraction (PCA)

    主成分分析（PCA：principle component analysis）により、指定されたフィーチャー数（Number of Features 入力フィールド）までフィードバック構造の次元を削減します。

    多くの場合、冗長性などの理由から、フィードバック構造のすべてのフィーチャーが必要なわけではありません。フィーチャー数を少なくすることがモデルトレーニングの高速化に役立ちます。

  • Manual

    このオプションをオンにすると、Inputs／Output テーブル内のチェックボックスが有効になり、各入出力のフィーチャーを選択することができます。

注記 

自動機械学習の機能（Model > Automated Machine Learning）を参照してください。モデリングのメソッド、タイプ、メモリサイズなどのハイパーパラメータを自動的に見つけ出すことができます（Automated Machine Learning）。

Inputs/Output

Inputs テーブルには各入力の行が表示されます。Output テーブルには現在作業している出力の行（1行）が表示されます。

各テーブルには指定された数のタイムラグの列が表示されます。テーブルセル内のチェックボックスがオンの場合、そのフィーチャーが選択されていることを意味します。

参照

Model Configurations (ASCMO-DYNAMIC)

NARXの初期値

Automated Machine Learning