時系列データの特徴量抽出と制御設計・異常予知への応用

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本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、突発的異常発生予知のモデリングを紹介いたします。
産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説いたします。

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プログラム

今後、IoTデータ収集により時系列データがあふれる時代となろう。その高度利用のためにデジタルモデリング技術が重要となってくる。  本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、および、突発的異常発生予知のモデリングを紹介する。産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説する。なお、本内容のソースコード付き書籍が出版済みである。

  1. 時系列データ
    1. 時系列データとは
    2. 時系列データと制御モデル
    3. 時系列制御モデリングと機械学習
  2. 線形時系列モデリング
    1. 重回帰モデルとARモデルの基礎
    2. 実例1:安定区間重回帰モデル
    3. 実例2:ステップ応答ARモデル
  3. ディープラーニングモデリング
    1. 時系列データのディープラーニング
    2. 実例3:ステップ応答ARニューラルネットワーク
    3. 実例4:ディープラーニング突発事象予知モデル
  4. 時系列専用ニューラルネットによる異常予知
    1. LSTMニューラルネットワークの基礎
    2. 実例5:電力卸市場LSTMモデル
    3. 実例6:設備突発事象予知LSTMモデル
  5. 時系列モデルによる最適探索
    1. 最適探索制御の基礎
    2. 実例7:電力料金最適探索制御
    3. 実例8:大規模探索の実用的打切り
  6. 時系列学習データの現実
    1. 実例9:疑似ステップ応答学習データ生成
    2. 実例10:学習データ収集の人工的増強
    3. 実例11:エミュレータによる学習データ生成
  7. 時系列モデリングの実作業
    1. IoT時系列データ収集方法
    2. 時系列学習データのゾーン選別
    3. モデリングツールか自作か

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