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J-GLOBAL ID：201702292818207658   整理番号：17A1224459

アンサンブル学習法による深層信念ネットワークを用いた風速変動の予測

Prediction of Wind Speed Fluctuation Using Deep Belief Network with Ensemble Learning Method

著者 (4件)： Yoshida Shogo (Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University) ,  Suzuki Hiroshi (Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University) ,  Kitajima Takahiro (Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University) ,  Yasuno Takashi (Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University)
資料名： Journal of Signal Processing (Web)  (Journal of Signal Processing (Web))
巻： 21  号： 4  ページ： 183-186(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0425A  ISSN： 1880-1013  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,アンサンブル学習法による深層信念ネットワーク(DBN)を用いた風速変動予測手法について述べた。特に,筆者らは,風速変動の予測精度向上のためのアンサンブル学習の有用性について検討した。アンサンブル学習の典型的なアルゴリズムであるブートストラップアグリゲーション(bagging method)を,DBNのトレーニングに適用した。予測結果は,各DBN出力の多数決によって決定した。さらに,トレーニングデータの選択方法が異なる2つのバギング方法を提案した。これらの提案した方法を,従来の方法と比較していくつかの予測結果から評価した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  変動 ,  予測 ,  精度 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *アンサンブル学習 ,  *ブートストラップアグリゲーション ,  *信念ネットワーク ,  風速変動 ,  風速予測 ,  予測精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (2件)：

• [1] Y. Miyabe, T. Kitajima and T. Yasuno: Wind speed prediction model using neural networks classified by observed wind speed, 2015 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'15), No. 28PM2-2-2, pp. 230-233, Feb. 2015.
• [2] S. Yoshida, H. Suzuki, T. Kitajima, A. M. Kassim, T. Yasuno, Correctiomn Method of Wind Speed Prediction System using Predicted Wind Speed Fluctuation, SICE Annual Conference 2016, No. Th2bPo5.5, pp.1054-1059, Sept. 2016.

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  深層 ,  信念ネットワーク ,  風速変動 ,  予測