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J-GLOBAL ID：201902220412217578   整理番号：19A2186100

ランダムフォレストによる変数選択に基づくデータベース駆動型モデリングとその線形空燃比センサ出力予測への応用

Database-Driven Modeling based on Variable Selection using Random Forest and Its Application for Linear Air Fuel Ratio Sensor Output Prediction

著者 (6件)： 今地大武 (広島大学) ,  木下拓矢 (広島大学) ,  山本透 (広島大学) ,  伊藤啓介 (マツダ(株)) ,  吉田昌弘 (マツダ(株)) ,  中川正 (マツダ(株))
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 139  号： 8  ページ： 850-857(J-STAGE)  発行年： 2019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： 産業における多くのシステムは非線形を持ちそしてそれらの構造は一般に複雑であるので,数学モデルとしてそれらを表現することは困難である。一種のジャスト・イン・タイム(JIT)モデリングであるデータベース駆動(JIT)モデリングの一種であるデータベース駆動モデリング(DDM)法が非線形モデルを構築するための1方法として提案されている。しかしながら,DDM法は,多くの不必要な変数を含む複雑なシステムでモデリングの精度を改善することができない。本研究では,DDM法のモデリング精度を改善するため,ランダムフォレストに基づく変数評価/選択法を導入した。ランダムフォレストは,変数予測の寄与度を重要度として定量化できた。提案した方式の有効性を,いくつかのシミュレーション例により数値的に検証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 計算機アルゴリズム ,  選択 ,  データベース ,  *モデリング ,  *空燃比 ,  *センサ ,  予測 ,  かんばん方式 ,  計算機シミュレーション ,  機械学習
準シソーラス用語： *ランダムフォレスト ,  時系列予測 ,  *出力予測 ,  非線形 ,  *変数選択

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分類 (1件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q)

引用文献 (18件)：

• (1) D. T. Pham and X. Liu: “Identification of linear and nonlinear dynamic systems using recurrent neural networks”, Artificial Intelligence in Engineering, Vol. 8, No. 1, pp. 67-75 (1993)
• (2) J. Sjöberg, Q. Zhang, L. Ljung, A. Benveniste, B. Deylon, P-Y. Glorennec, H. Hjalmarsson, and A. Jusditsky: “Nonlinear Black-box Modeling in System Identification: A Unified Overview”, Automatica, Vol. 31, No. 12, pp. 1691-1724 (1995)
• (3) S. Ushida and H. Kimura: “Just-In-Time Approach to Nonlinear Identification and Control”, SICE, Vol. 44, No. 2, pp. 102-106 (2005) (in Japanese)
• 牛田 俊・木村英紀:「Just-In-Timeモデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御」,計測と制御,Vol. 44, No. 2, pp. 102-106 (2005)
• (4) A. Stenman, F. Gustafsson, and L. Ljung: “Just in Time Models for Dynamical Systems”, Proceedings of 35th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 3-6 (1996)

タイトルに関連する用語 (8件)： ランダムフォレスト ,  変数選択 ,  データベース ,  モデリング ,  線形 ,  空燃比センサ ,  出力予測 ,  応用