氏名 : 河嵜光毅 (281567085)
所属 : 古橋研
題目 : Deep Learningを用いた時系列予測に関する研究
〜再構成データによる電力需要
の予測精度の検証〜
概要 :
ディープラーニングは，自動でデータの特徴を抽出するという特性がある．
この特性に注目して，自動運転や囲碁の人工知能などに活用されており，今非常に注
目を集めている機械学習の一つである．本発表では，ディープラーニングを時系列予
測に適用する．昨今は情報技術の進歩により，沢山の時系列データを容易に収集でき
る．その時系列データの有効活用の方法の一つに時系列予測はある．予測を
行うことで，機械の異常の早期発見に繋がる等，応用の範囲は広い．
ディープラー
ニングを用いた時系列予測の従来研究は存在している．それらの特徴として，データ
を入力することで予測値を出力するように学習していることがあげられる．そこで，
本発表では別のアプローチをとる．ディープラーニングでは，再構成データ
と呼んでいるデータが求まる．この再構成データは欠損値に対して尤もらしい値を補
完してくれるので，その補完値を予測値として用いることを考える．再構成データに
よる予測の実験を行った結果，小さな誤差で予測できることが確認された．また，時
系列予測で有名なARMAモデルでは実現できない長期予測も可能となることから，再構
成データを時系列予測に用いることの可能性が示された．
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