Long Short-Term Memoryによるショーケースの欠損値推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-097

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Estimation of Missing Data of Showcase by Long Short-Term Memory

著者名: 大高直哉（明治大学）,福山良和（明治大学）,島崎祐一（富士電機）,長田悠人（富士電機）,村上賢哉（富士電機）,SantanaAdamo（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): Naoya Otaka (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Yuichi Shimazaki (Fuji Electric),Yuto Osada (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|ロングショートタームメモリー|Showcase|Estimation of Missing Data|Neural Network|Long Short-Term Memory

要約(日本語): コンビニなどで導入されている多くの冷蔵ショーケースで発生する可能性のある着霜などの故障をオンラインで把握のためには，ショーケースは各箇所でデータを計測し続けることが必須だが，現場の様々な状況によりごく稀にデータの欠損が起こり得る可能性がある。従って，高精度に欠損値を推定することは，正確な故障検知による顧客サービスの継続には必須である。本論文では，欠損値推定精度の向上を目的として，Long Short-Term Memory (以下，LSTM) を用いたショーケースデータに対する欠損値推定手法を提案する。従

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 850 Kバイト