05月31日(Sun) 13:20〜15:00 C会場(3F北-大講義室-367)
| 演題番号 | 2C3-OS-06b-3 |
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| 題目 | Deep Recurrent Neural Networkによる環境モニタリングデータの予測 |
| 著者 | 杉浦 孔明(情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所) Ong Bun Theang((独)情報通信研究機構) 是津 耕司(情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所) |
| 時間 | 05月31日(Sun) 14:00〜14:20 |
| 概要 | 米国海洋大気庁の試算によれば，大気汚染の防止により10年間で約9000億円のコスト削減効果がある．一方，大気汚染の代表的指標であるPM2.5の予測精度は現状では十分ではない．そこで，PM2.5の予測問題に対し，Dynamic Pre-trainingを導入したDeep Recurrent Neural Networkを提案する．日本52都市のデータを用いて比較評価を行い，予測精度の向上を確認した． |
| 論文 | PDFファイル |