WEKO3
アイテム
Wind Speed Prediction Model Using LSTM and 1D-CNN
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2010914
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/201091471a67ba3-5c92-4efe-9ffe-d0447e160708
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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jsp_22_4_207.pdf (653 KB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-04-14 | |||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版社版DOI | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.2299/jsp.22.207 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.2299/jsp.22.207 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||||||||
| タイトル | Wind Speed Prediction Model Using LSTM and 1D-CNN | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
| 著者 |
フクオカ, ルイ
× フクオカ, ルイ
× 鈴木, 浩司× 北島, 孝弘
WEKO
644
× 桑原, 明伸
× 安野, 卓
WEKO
81
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | This paper describes a prediction method for wind speed using a neural network and an investigation of the structure of the network. Generally, wind speed is observed as time series data, and the current wind speed is related to the past wind speed. Therefore, we propose a prediction model using long short-term memory (LSTM) and a one-dimensional convolutional neural network (1DCNN) in order to consider the past information for prediction. The prediction results of these networks and a fully connected neural network are compared for evaluation. The prediction accuracy and time delay are found to be improved by using LSTM and the 1D-CNN. | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Journal of Signal Processing 巻 22, 号 4, p. 207-210, 発行日 2018-07-25 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 18801013 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Research Institute of Signal Processing | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||||||||
| 値 | 利用は著作権の範囲内に限られる。 | |||||||||||||||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 識別子 | 343837 | |||||||||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||||||||||
