{"product_id":"ieej-zt193102","title":"Deep Learningの出力根拠説明による電力需要予測への適用検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-102\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Study of a Next Day Electric Demand Forecasting using Reason Explanation of a Deep Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e関段 友哉(富士電機),石橋 直人(富士電機),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eTomoya Sekidan(Fuji Electric),Naoto Ishibashi(Fuji Electric),Tatsuya Iizaka(Fuji Electric),Tetsuro Matsui(Fuji Electric)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eDeep Learning,根拠説明,電力需要予測,構造最適化\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e近年，Deep Learningの研究が進み，様々な分野への応用が増えてきている。一方，Deep Learningで用いられる多層のニューラルネットワーク(NN)は，出力の根拠説明ができないことから，安全性が求められる分野に適用し難い問題がある。著者等は，従来型の3層の階層型NNの構造の最適化や，出力の説明方法を提案し，実システムに適用してきた。また，提案手法を，ReLU関数を用いた中間層が2層以上の多層NNに拡張し，出力の根拠説明，及びモデルの構造自動決定が可能なことを確認した。本稿では，本手法を翌日最大電力需要予測に適用し，運用者の感覚と近い説明結果を得られたのでこれを報告する。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e355 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46401035960559,"sku":"IEEJ-ZT193102-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_d9949537-f2dd-4b87-a83f-7a6c2a9afc95.png?v=1744934213","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt193102","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}