LSTMと1D-CNNを用いた風速予測モデル

Fukuoka Rui; Suzuki Hiroshi; Kitajima Takahiro; Kuwahara Akinobu; Yasuno Takashi

文献

J-GLOBAL ID：201802285964451150 整理番号：18A1601324

LSTMと1D-CNNを用いた風速予測モデル

Wind Speed Prediction Model Using LSTM and 1D-CNN

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=18A1601324&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=18A1601324&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=U0425A") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 22 号： 4 ページ： 207-210(J-STAGE) 発行年： 2018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)

本論文では,ニューラルネットワークを用いた風速の予測手法とネットワーク構造の調査について述べた。一般に,風速は時系列データとして観測され,現在の風速は過去の風速に関連している。したがって,予測のための過去の情報を考慮するために,長短期メモリ(LSTM)と一次元畳込みニューラルネットワーク(1DCNN)を用いた予測モデルを提案した。これらのネットワークおよび完全接続ニューラルネットワークの予測結果を評価のために比較した。予測精度と時間遅れはLSTMと1D-CNNを用いることにより改善されることが分かった。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , , , , ,

人工知能 , ニューロコンピュータ

引用文献 (4件)：

[1] S. Yoshida, H. Suzuki, T. Kitajima, A. M. Kassim and T. Yasuno: Correction method of wind speed prediction system using predicted wind speed fluctuation, SICE Annual Conference, No. Th2bPo5.5, pp. 1054-1059, Sept. 2016.
[2] K. Greff, R. K. Srivastava, J. Koutn'k, B. R. Steunebrink and J. Schmidhuber: LSTM: A search space odyssey, arXiv: 1503.04069v2, Oct. 2017.
[3] F. A. Gers, J. Schmidhuber and F. Cummins: Learning to forget: Continual prediction with LSTM, Technical Report IDSIA-01-99, Jan. 1999.
[4] S. Tokui, K. Oono, S. Hido and J. Clayton: Chainer: A next-generation open source framework for deep Learning, NIPS Workshop on Machine Learning Systems at Neural Information Processing Systems, Dec. 2015.

, , ,

前のページに戻る