セッション詳細
[3E2-GS-2g]機械学習：異常検知と時系列モデリング
2026年6月10日(水) 11:00 〜 12:30
E会場(メインホールC)
[3E2-GS-2g-01]東京電力パワーグリッドのエリア需給実績データを用いた時系列基盤モデルの性能比較分析
〇清重 一輝1、齋藤 仁1、田﨑 誠1、竹内 祥人1 (1. 株式会社大和総研)
[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)
[3E2-GS-2g-03]学習データを動的に選択することによる、水門設備の高精度な異常検知・異常予兆検知技術について
〇正路 圭太郎1、茂木 悠佑1、鈴木 由宇1 (1. 株式会社IHI)
[3E2-GS-2g-04]自動運転における論理制約付き物体検出のためのt-ノルム選択
Eiter Thomas3、Higuera Nelson3、井上 克巳2、〇森山 総太1,2 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所、3. ウィーン工科大学)
[3E2-GS-2g-05]マルチスケール階層型次世代リザーバコンピューティングによる金融時系列予測
〇幸喜 礼佳1、折原 良平1、田原 康之1、清 雄一1 (1. 電気通信大学)
[3E2-GS-2g-06]誘導加熱条件の磁場解析におけるPhysics-Informed Neural Networkの収束特性に関する考察
〇鈴木 友則1、小泉 拓2、中村 幸太郎2、山出 吉伸2、水原 慎一2、植竹 宏往2 (1. 株式会社アイシン・デジタルエンジニアリング、2. みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社)