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J-GLOBAL ID：201802259041158047   整理番号：18A1764242

SNR変動を考慮したパラメータが連続的に変動するシステムの予測法

Prediction Method of a System with Continuous Change Parameters Considering SNR Fluctuation

著者 (4件)： 小林康秀 (広島市立大学大学院情報科学研究科) ,  齊藤充行 (広島市立大学大学院情報科学研究科) ,  網本勇樹 (広島市立大学大学院情報科学研究科) ,  脇田航 (広島市立大学大学院情報科学研究科)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 138  号： 9  ページ： 1075-1081(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,時変パラメータシステムのための新しい予測方法を提示した。この方法は,ニューラルネットワークによるシステムパラメータの連続変動を近似するオンライン推定に基づいている。しかし,従来の方法では十分な予測精度が得られないので,信号対雑音比(SNR)の変動と時間重みを考慮した誤差関数を用いた。時変パラメータの予測値は,ニューラルネットワークの学習能力と汎化能力によって十分に得られる。シミュレーションによって,提案した予測方法が従来のパラメータ予測と比較して正確な予測値を得ることができることを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *SN比 ,  *パラメータ ,  *時変系 ,  パラメータ推定 ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  誤差関数
準シソーラス用語： *SNR【信号】 ,  パラメータ予測 ,  *時変パラメータ ,  予測精度

著者キーワード (8件)： 連続による連続 ,  ハ -タ予 ,  システム ,  SNR ,  連続変化システム ,  パラメータ予測 ,  システム同定 ,  信号対雑音比

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

引用文献 (14件)：

• (1) 柴 幸春・高野裕康:「流通業務に適用されるARIMAモデル-需要予測理論を応用した自動発注精度の向上-」, ITソリューションフロンティア, No. 10, pp. 6-9 (2011)
• (2) 鬼頭昭雄:「地球システムモデルによる気候研究∼温暖化研究と古気候研究の接点∼」, JGL, Vol. 5, No. 4, pp. 1-3 (2009)
• (3) I. Okawa and K. Nonaka : “Model predictive control for wheel position of leg/wheel robots considering passage width”, Transactions of the society of instrument and control engineers (SICE), Vol. 10, No. 23, pp. 190-197 (2011) (in Japanese)
• 大川 功・野中謙一郎:「経路の道幅を考慮した脚車輪型ロボット車輪位置のモデル予測制御」, 計測自動制御学会産業論文集, Vol. 10, No. 23, pp. 190-197 (2011)
• (4) A. Koga, et al.: “Personalized autonomous driving using model predictive control : parameter estimation of personalized cost function”, International Journal of automotive engineering (IJAE), Vol. 47, No. 6, pp. 1431-1437 (2016) (in Japanese)

タイトルに関連する用語 (3件)： SNR ,  パラメータ ,  予測法