F-007
RBMを用いた電力需要予測に関する検討

◎河嵜光毅・吉川大弘・古橋　武（名大）

昨今は技術の進歩により，時系列データの収集が容易になった．その大量に集められた時系列データの有効活用の方法の一つに時系列予測がある．予測を行うことで，時系列の標準的な振る舞いを理解し，異常などを検出することが可能となる．本稿では，深層学習を用いて時系列データである電力需要の予測を行うことを検討する．深層学習は，データの特徴を自動で抽出できることで注目を集めている手法である．本稿では，深層学習の中でも生成モデルであり，データに内在する特徴を捉えやすいとされる制限付きボルツマンマシン（RBM）を用いる．そして，RBMを用いた予測モデルの改良を行い，その改良が予測に与える影響について検討する．