人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第29回 (2015)
セッションID: 2C3-OS-06b-3
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Deep Recurrent Neural Networkによる環境モニタリングデータの予測
*杉浦 孔明Ong Bun Theang是津 耕司
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抄録

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.

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© 2015 一般社団法人 人工知能学会
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