| 講演名 | 1993/12/14 ニューラルネットワークとGMDHによる配水量予測モデルの同定 齋藤 粛, |
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| 抄録(和) | 階層型ニューラルネットを用いてバックプロパゲーション法により日配水量予測モデルを同定した。1年間の気象データと日配水量データからサンプリングした10週間分のデータによる学習と20週間分のデータによる学習を行った。残りの未学習期間について予測をした結果、前者の学習モデルでは過学習になるが、後者のモデルは年間を通して全般的に良好な予測が得られた。GMDHモデルは少ないユニットにもかかわらずニューラルネットと同程度の予測精度が得られた。 |
| 抄録(英) | Neural networks with backpropagaton algorithm have been used to predict daily water demand.To train the network the time series data of weathers and temperatures are used.The network trained with 10 weeks sets of data showed oveffdtng characteristi to the training data.On the other hand the one trained with 20 weeks sets of data showed reasonable accuracy through both the training data and the testing data.A GMDH model trained with the same data is compared wath the neural network model. |
| キーワード(和) | 配水量予測 / モデリング / 非線形システム / ニューラルネット / バックプロパゲーション / GMDH |
| キーワード(英) | water demand prediction / modeling / non-linear system / GMDH / neural network |
| 資料番号 | NC93-63 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1993/12/14(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークとGMDHによる配水量予測モデルの同定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Identification of Water Demand Prediction Model using a Neural Network and a GMDH |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 配水量予測 / water demand prediction |
| キーワード(2)（和/英） | モデリング / modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形システム / non-linear system |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネット / GMDH |
| キーワード(5)（和/英） | バックプロパゲーション / neural network |
| キーワード(6)（和/英） | GMDH |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 齋藤 粛 / Susumu Saitoh |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 常葉学園浜松大学経営情報学部 Faculty of Administration and Informatics,Tokoha-gakuen Hamamatsu University |
| 発表年月日 | 1993/12/14 |
| 資料番号 | NC93-63 |
| 巻番号（vol） | vol.93 |
| 号番号（no） | 376 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |