ランダムフォレストによる変数選択に基づくデータベース駆動型モデリングとその線形空燃比センサ出力予測への応用

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2019/08/01

タイトル(英語): Database-Driven Modeling based on Variable Selection using Random Forest and Its Application for Linear Air Fuel Ratio Sensor Output Prediction

著者名: 今地　大武（広島大学），木下　拓矢（広島大学），山本　透（広島大学），伊藤　啓介（マツダ(株)），吉田　昌弘（マツダ(株)），中川　正（マツダ(株)）

著者名(英語): Hiromu Imaji (Hiroshima University), Takuya Kinoshita (Hiroshima University), Toru Yamamoto (Hiroshima University), Keisuke Ito (Mazda Motor Corporation), Masahiro Yoshida (Mazda Motor Corporation), Tadashi Nakagawa (Mazda Motor Corporation)

キーワード: データベース駆動型モデリング，機械学習，ランダムフォレスト，変数選択，時系列予測　　Database-driven modeling，machine learning，random forest，variable selection，time-sires prediction

要約(英語): Since lots of systems in the industries have non-linearity and those structures are generally complicated, it is difficult to express them as mathematical models. The database-driven modeling (DDM) method which is a kind of Just-In-Time(JIT) modeling has been proposed as a method to construct a non-linear model. However, DDM method can not improve modeling accuracy in a complicated system including many needless variables. This study introduces the variable evaluation/selection method based on a random forest to improve the modeling accuracy of DDM method. The random forest can quantify the degree of contribution for variable prediction as importance. The effectiveness of the proposed scheme is numerically verified by some simulation examples.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.8 （2019） 特集：データ駆動制御 ―モデルベースド制御とのインタープレイ―

本誌掲載ページ: 850-857 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/8/139_850/_article/-char/ja/