著者

小松 大起 黒岩 丈介 小高 知宏 諏訪 いずみ 白井 治彦

出版者

福井大学大学院工学研究科

雑誌

福井大学 学術研究院工学系部門 研究報告 = Memoir of Faculty of Engineering, University of Fukui

巻号頁・発行日

vol.70, pp.29-36, 2021-10

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In this paper, we investigate how to apply deep learnings for multimodal inputs. The target problem is the prediction of power consumption, which enable us to control the operating time of each power plant in the short term and adapt the necessary amount of fossil fuels and other resources in the long term. In this paper, therefore, we perform the prediction of power consumption by using LSTM, which is a model that can handle time-series data. We employ the combination of temperature,precipitation and/or weather as multimodal inputs, which should be meteorological factors for the power consumption. The prediction is depend on the model structure and the combination of data.

著者

原 彰良 黒岩 丈介 諏訪 いずみ 白井 治彦 小高 知宏 小倉 久和

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集

巻号頁・発行日

vol.27, pp.243-243, 2011

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本研究では,ロボカップサッカーシミュレーション(Robo Cup SoccerSimulation:RCSS) 2D リーグにおけるエージェント開発を支援するためのログビューワを開発する. RCSS は実機を使うことなく,コンピュータ上の仮想フィールドで 11 対 11 の自律プレイヤーエージェントがサッカーを行う.プレイヤーエージェント開発者は,自分の開発したプレイヤーエージェントが,意図した戦術通りに動作するかを試合を通して確認しながらプレイヤーエージェント開発を行う.この作業は労力を要し,更に何にどう注目するかで得られる結果も変わり経験が要求される.そこで本研究では,試合ログを使用し,試合の再生に合わせてこれまでのエージェントの軌跡,重心位置及びその軌跡,加えてこれからどう動くのかの軌跡を表示するログプレイヤーの設計と実装を行った. 具体的には,ログに書かれたエージェントの位置座標を利用して,エージェントの軌跡を表示する軌跡表示機能と,チームの重心を表示し,チームの攻守の傾向を把握可能なチームの重心表示機能,及びログ情報から得られるこの後の時点での動作を表示する未来動作表示機能,以上 3 つの機能を持つログプレイヤーである. これら新しい機能を試合の再生に合わせて表示することで,ただ試合を見直すより一度に得られる情報量が増えると考えられる. また,それにより開発者の負担軽減に繋がると考えられる.