重要度を用いたシステム変動に関する変数抽出方法の一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT25034

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2025/01/04

タイトル(英語): Study on a Scheme of Extracting Variables for System Variations Using Importance

著者名: 中野 航平(広島大学),木下 拓矢(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Kohei Nakano(Hiroshima University),Takuya Kinoshita(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University)

キーワード: ＬＳＴＭ|時系列予測|特徴量重要度|Long-Short Term Memory|time-series prediction|feature importance

要約(日本語): 多変量のシステムにおいて，特徴量（変数）の重要度を算出可能な手法はランダムフォレストをはじめ様々提案されている．しかし，これらの手法はデータに対して一括で重要度を算出することが多いため，特性が途中で変化するシステムに対しては出力への影響を正しく評価できない可能性がある．そこで本稿では時系列データに対応可能なLSTMを時変システムに対して適用し，各変数の重要度の変化およびシステム変動に対する考察を行う．

要約(英語): There are various schemes for evaluating feature importance for multivariate systems. However, few studies have been conducted for systems whose characteristics change midstream. In this paper, LSTM, which can handle time series data, is applied to a time-varying system, and the importance of each variable changes and the system variability is examined.

本誌: 2025年1月7日-2025年1月8日制御研究会-2

本誌掲載ページ: 43-46 p

原稿種別: 日本語