| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 1f |
| セッション名 |
| 人工知能応用（１） |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 A棟 A37 |
| 講演番号 |
| CF-001 |
| タイトル |
| 複数入力を用いたRecurrent Neural Networkに基づく時系列予測 |
| 著者名 |
| 安達 凜, 六井 淳, |
| キーワード |
| RNN, 時系列予測, LSTM |
| 抄録 |
|
近年,様々な分野でニューラルネットワークに関する研究が盛んに行われている.ニューラルネットワークによる時系列予測を行うとき,対象の過去情報のみを基に行うと誤差が大きくなってしまう. 本研究では回帰分析を用いて対象と関連する可能性のある複数の時系列データを1つにまとめ,それをリカレントニューラルネットワークに入力することによって時系列予測を行う手法を提案した. |
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