情報処理学会 第78回全国大会講演要旨
4Q-06
機械学習を用いたセンサ値補正手法の検討
近年，温湿度センサで取得した環境データを用いた制御が多々行われている．センサデータに基づく制御を行う上では長期間，高精度なデータを取得する必要があるが，温湿度センサは温湿度計に比べ低精度であること，使用する環境によって計測精度が変化することなど課題が存在する．
本稿ではこれらの課題を解決するため未知データに強い機械学習を用いたセンサ値補正手法を提案する．提案手法は，温湿度計データと，環境による計測精度の変化を近似によって補正した温湿度センサデータとを機械学習に用いることで，高精度かつ環境による計測精度の変化の影響を受けにくいデータを取得する．
基礎実験では，提案手法によって従来の温湿度センサと比べ，誤差の最大値は大きくなったものの予測誤差はRMSEで温度では51％以上，湿度では31％以上削減したため，提案手法の有用性を確認できた．
本稿ではこれらの課題を解決するため未知データに強い機械学習を用いたセンサ値補正手法を提案する．提案手法は，温湿度計データと，環境による計測精度の変化を近似によって補正した温湿度センサデータとを機械学習に用いることで，高精度かつ環境による計測精度の変化の影響を受けにくいデータを取得する．
基礎実験では，提案手法によって従来の温湿度センサと比べ，誤差の最大値は大きくなったものの予測誤差はRMSEで温度では51％以上，湿度では31％以上削減したため，提案手法の有用性を確認できた．
