データ分割精度の向上に資する時系列クラスタリング手法の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-082

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Examination of the Time Series Clustering Method to Improve the Accuracy of Data Partitioning

著者名: 増田達矢（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）

著者名(英語): Tatsuya Masuda (Fuji Electric),Naoto Ishibashi (Fuji Electric),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric),Tetsuro Matsui (Fuji Electric)

キーワード: データ分割|クラスタリング|時系列|Data Partitioning|Clustering|Time Series

要約(日本語): 当社では，AIを用いたバッチプロセスのプラント運転支援を検討している。しかし，プラントでは，複数の運転モードが混在していることがあり，混在したデータをまとめて学習すると，適切なAIモデルを構築できない場合がある。そのため，運転モード毎にデータを分割し，AIモデルを構築する必要がある。本稿では，学習データの分割に対して，時系列クラスタリング技術を適用する学習データ分割手法を提案し，従来手法よりも精度が上がったのでこれを報告する。

本誌掲載ページ: 139-141 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 649 Kバイト