特許

J-GLOBAL ID：200903028321108315

リカレントネットワークの学習方法

発明者： 飯坂 達也 ,  松井 哲郎
出願人/特許権者： 富士電機株式会社
代理人 (1件)： 森田 雄一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-073211
公開番号（公開出願番号）：特開平9-245013
出願日： 1996年03月04日
公開日（公表日）： 1997年09月19日
要約：

【要約】【課題】 従来では、リカレントネットワークに一つの時系列データを入力して学習させており、長期間にわたる時系列データが得られない場合には良好な学習が行えない。そのため、リカレントネットワークにより日最大電力需要量などを予測する際に、予測精度が悪くなる。【解決手段】 リカレントネットワークに時系列データを入力して学習させるリカレントネットワークの学習方法に関する。前記時系列データを、互いに不連続な複数の時系列データ1,2,......により構成し、これらを学習データとして予測モデルを構築する。これにより、連続した長期にわたる時系列データが用意できない場合にも、高精度の予測モデルを構築可能とする。

請求項（抜粋）：

リカレントネットワークに時系列データを入力して学習させるリカレントネットワークの学習方法において、前記時系列データが、互いに不連続な複数の時系列データから構成されていることを特徴とするリカレントネットワークの学習方法。