Stopping time detection of wood panel compression: A functional time series approach
木板压制停止时点检测：函数型时间序列方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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木板压制停止时点检测：函数型时间序列方法
- 研究问题
- 如何利用制造过程中的近红外光谱曲线，估计木板胶固化的合适停止时点，并量化该停止时点估计的不确定性？
- 方法与思路
- 作者划分训练与测试样本，迭代计算积分平方预测误差，再对误差序列应用单断点结构变化检测来估计停止时点。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一套利用函数型时间序列确定停止时点及其不确定性的程序，并通过模拟考察该程序的有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对曲线预测方式、训练测试划分、断点与固化完成的对应依据，以及程序是否可实时运行并控制停止误差。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未说明最优性的损失准则或节能数值，不能确认工业收益。
原文摘要
We consider determining the optimal stopping time for the glue curing of wood panels in an automatic process environment. Using the near-infrared spectroscopy technology to monitor the manufacturing process ensures substantial savings in energy and time. We collect a time series of curves from a near-infrared spectrum probe consisting of 72 spectra and aim to detect an optimal stopping time. We propose an estimation procedure to determine the optimal stopping time of wood panel compression and the estimation uncertainty associated with the estimated stopping time. Our method first divides the entire data set into a training sample and a testing sample, then iteratively computes integrated squared forecast errors based on the testing sample. We then apply a structural break detection method with one breakpoint to determine an estimated optimal stopping time from a univariate time series of the integrated squared forecast errors. We also investigate the finite-sample performance of the proposed method via a series of simulation studies.