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J-GLOBAL ID：202002280348612839   整理番号：20A2619183

リカレントニューラルネットワークを用いた波高とピーク波周期予測【JST・京大機械翻訳】

Wave Height and Peak Wave Period Prediction Using Recurrent Neural Networks

著者 (5件)： Osawa Kazuki (Kyushu Institute of Technology,Graduate School of Life Science and Systems Engineering,Kitakyushu,Japan) ,  Yamaguchi Hiroki (Kyushu Institute of Technology,Graduate School of Life Science and Systems Engineering,Kitakyushu,Japan) ,  Umair Muhammad (Universiti Teknologi PETRONAS,Department of Computer and Information Sciences,Seri Iskandar,Malaysia) ,  Hashmani Manzoor Ahmed (Universiti Teknologi PETRONAS,Department of Computer and Information Sciences,Seri Iskandar,Malaysia) ,  Horio Keiichi (Kyushu Institute of Technology,Graduate School of Life Science and Systems Engineering,Kitakyushu,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCI  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,最後の24時間から次の24時間の波高とピーク波周期を予測するために,再帰ニューラルネットワークを適用した。ネットワーク構造としてLSTMを採用し,学習法として統計的勾配降下法と適応モーメント推定法を用いた。波高と周期データが入力として使用されたので,短時間変動を推定するのは困難であったが,次の2時間以内の波高とピーク波周期は誤差の20%以内の精度で予測できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *波高 ,  ネットワーク構造 ,  モーメント ,  最急降下法
準シソーラス用語： *リカレントニューラルネットワーク ,  推定法 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リカレントニューラルネットワーク ,  波高 ,  予測