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アイテム
多層パーセプトロンおよびARIMAモデルを用いた桜の開花日予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238521
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23852175757453-375b-41ff-8795-b36348e0333f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2026年8月29日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
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公開日 | 2024-08-29 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 多層パーセプトロンおよびARIMAモデルを用いた桜の開花日予測 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
金沢工業大学 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
金沢工業大学 | ||||||||||
著者名 |
Trong, Pham Dinh
× Trong, Pham Dinh
× 林, 亮子
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 桜は日本人が最も好む花の一つである.毎年 3 月末~4 月の開花シーズンには「花見」と称して桜の花を見る行事があり,さらに花見をしながら野外で飲食する人も多い.花見弁当や花見団子のように,桜の開花に関連する季節限定の商品も多く,桜の開花日を予想することはマーケティングの観点から社会的需要がある.一方で桜の開花を予測する経験則はいくつか知られているが,開花メカニズムには不明な点も多い.桜の開花日は地域ごとに毎年気象庁が観測情報を記録しており,数十年以上の蓄積がある.そこで本発表では,桜の開花日データにデータマイニングを用いて桜の開花日予測を試みる.まず既存研究の追試として気象データと開花日の関係をパーセプトロンで学習し,テストデータで開花日を予測した結果を示す.次に,桜の開花日を時系列データと考え,時系列データの予測手法の一つであるARIMAモデルを用いて予測した結果を紹介する. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 巻 2024-MPS-150, 号 1, p. 1-5, 発行日 2024-08-29 |
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ISSN | ||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||
Notice | ||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |