人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第33回 (2019)
セッションID: 2H4-E-2-02
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現場知見をLSTMの構造にResidual Connectionとして反映させたことによる製品出荷数予測の精度改良
*森鳰 武史野田 朋裕田中 将太
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抄録

空調機の生産計画を立てるためにはその出荷を予測することが重要であり、 ARIMAはその予測に使用されていた。しかし調査により、私たちが管理する主要製品の中に予測精度が良くないものがあることが判明した。私たちの目的は、その予測モデルをより正確にすることである。そのためにLSTMを出荷予測に適用したが、期待した精度を得ることができなかった。 本論は、そのLSTMのネットワーク構造にさらに現場の知識をResidual connectionとして追加し、それによって精度を大きく向上させたものである。

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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