構造化ニューラルネットワークによる流入量予測の入力因子の決定と内部解析手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-055

グループ名: 【全国大会】平成13年電気学会全国大会論文集

発行日: 2001/03/21

タイトル(英語): A Selection Method of Input Variables and An Analysis Method of Neural Networks for Forecasting Water Flow

著者名: 飯坂達也 (富士電機総合研究所),松井哲郎 (富士電機総合研究所),福山良和 (富士電機総合研究所)

キーワード: 流入量予測|出水予測|ニューラルネットワーク|解析

要約(日本語): 　ダム流入量予測は出水時における災害防止や水力エネルギーの有効利用のために非常に重要な業務である。従来からタンクモデル，貯留関数法などの予測手法があるが，パラメータ調整が困難であり十分な予測精度が得られない場合があった。ニューラルネットワークによる予測手法は高精度であるが，その入出力因子は試行錯誤的に決定しなければならず，またネットワークの解析も困難である。　筆者らは，予測理由説明可能なニューラルネットワークをすでに提案しており，今回そのニューラルネットワークを用いて入出力因子の自動決定方法及びその内部解析を検討したので報告する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 201 Kバイト