Differential Evolutionary Particle Swarm Optimizationによるパラメータ学習を用いたANNによるショーケースデータの欠損値推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-174

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Estimation of Missing Data of Showcase by ANN Using Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization based Parameter Learning

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

著者名(英語): Daiji Sakurai(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Yu Kawamura(Fuji Electric),Kenya Murakami(Fuji Electric),Adamo Santana(Fuji Electric),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)

キーワード: ショーケース,欠損値推定,ニューラルネットワーク,進化計算,Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 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によって庫内が設定温度に保てなくなる可能性が稀にある。このような状況の把握や，兆候の予測をするためにショーケースの状態をオンラインで把握することが近年のIoTの進展に基づき可能となっている。オンライン状態把握のために，ショーケースは様々なデータを計測し続ける必要があるが，現場の様々な状況によりごく稀にデータ欠損が起こり得る可能性を考慮する必要がある。本論文では高精度な欠損値推定手法の開発を目的として，ANNのパラメータ学習にDEEPSOを用いたショーケースに対する欠損データの推定手法を提案する。従来手法であるBPとPSOとの比較検証により提案法の有効性を確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 362 Kバイト