講演情報
[3E2-GS-2g-02]BiLSTM-Transformer ハイブリッドモデルを用いた電磁流量計の異常検知
〇岡本 誠太1,2、古賀 亮一2、小山 聡2 (1. 愛知時計電機株式会社、2. 名古屋市立大学データサイエンス研究科)
キーワード：
電磁流量計、ハイブリッドモデル、時系列データ解析
本研究では, 電磁流量計におけるエア混入などの突発的ノイズを高精度に判別することを目的として, BiLSTM とTransformer を直列に組み合わせたハイブリッドモデルを構築し,層の配置順序が異常検知性能に与える影響を評価した.
電磁流量計を設置した配管に,流量20,40, 60m3/h の水を流したデータを用いた実験の結果,低流量条件(20m3/h)では双方向長短期記憶(BiLSTM) からTransformer にデータを処理させる構成が Accuracy 99.7% を達成し, 最も高い汎化性能を示した. 一方,中～高速流量条件では構成間の性能差は小さく,流量条件に応じたモデル設計の重要性が示唆された.
電磁流量計を設置した配管に,流量20,40, 60m3/h の水を流したデータを用いた実験の結果,低流量条件(20m3/h)では双方向長短期記憶(BiLSTM) からTransformer にデータを処理させる構成が Accuracy 99.7% を達成し, 最も高い汎化性能を示した. 一方,中～高速流量条件では構成間の性能差は小さく,流量条件に応じたモデル設計の重要性が示唆された.