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J-GLOBAL ID:202002223936551406   整理番号:20A0540647

カラーペトリネットの学習に基づく予測プロセスのモデル化

Modeling of Prediction Processes based on Learning Colored Petri Nets
著者 (2件):
資料名:
巻: 119  号: 361(MSS2019 41-56)  ページ: 73-78  発行年: 2020年01月07日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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機械学習による予測の流れをより直感的に理解できるように,カラーペトリネットの学習に基づく予測プロセスのモデル化手法を提案する。これにより,複数の事象の関係性から目的の事象がどれぐらいの確率で発生するのかを,機械学習の結果と同様に可視化可能となる。応用事例として,三重県伊勢市にある飲食店の実データに対して,提案手法を用いて日別の客数の予測と各商品の売上数の予測の過程のモデル化を行った。提案手法は,作成されたペトリネットモデルから説明変数ごとに目的変数の値への影響度合いを知ることができるなど有用性が高いことを示す。(著者抄録)
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分類 (1件):
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計算機システム開発 
引用文献 (9件):
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