ニューラルネットワークを用いたショーケースデータの欠損値推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-4

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Estimation of Missing Data of Showcase Using Neural Networks

著者名: 櫻井 大士(明治大学),福山 良和(明治大学),Santana Adamo(Federal University of Para),川村 雄(富士電機),村上 賢哉(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Daiji Sakurai|Yoshikazu Fukuyama|Adamo Santana|Yu Kawamura|Kenya Murakami|Tetsuro Matsui

キーワード: 欠損値推定|時系列データ|ニューラルネットワークニューラルネットワーク|Estimation of missing data|Time series data|Neural Network

要約(日本語): この論文では，ショーケースの稼働データ欠損に対するニューラルネットワークを用いた欠損値推定方式を提案する。ショーケースを運用する上で，冷却器への着霜や冷媒漏れ等の故障により，メーカーの迅速な対応が必要になる。そのため，ショーケースの各部分の温度や圧力などの測定値をオンラインで確実に取得・把握し，事前の異常兆候の予測が必要である。しかし，現場の様々な状況により測定値に欠損が出てしまう可能性がある。提案法は，実際のショーケースデータを用いた検証により有効性を確認した。

PDFファイルサイズ: 482 Kバイト