SOMと多数決法による複数種類の正常値・異常値を含む水位データに対する同時分類技術の開発と検証

Author:

KIMURA Nobuaki1,MINAKAWA Hiroki1,FUKUSHIGE Yudai1,BABA Daichi2

Affiliation:

1. (国研)農研機構 農村工学研究部門

2. (株)アーク情報システム アドバンストテクノロジー部

Publisher

Japan Society of Civil Engineers

Reference16 articles.

1. 1) Hotelling, H. : The generalization of Student's ratio, Annals of Mathematical Statistics, Vol. 2, No. 3, pp. 360-378, 1931.

2. 2) Tang, Z., Chen, Z., Bao, Y. and Li, H. : Convolutional neural network‐based data anomaly detection method using multiple information for structural health monitoring, Structural Control and Health Monitoring, Vol. 26, Issue 1, e2296, 2018.

3. 3) 一言正之,川越典子,橋田創,清雄一,房前和朋:水位推定誤差の確率分布に基づく河川水位観測データのリアルタイム異常検知,土木学会論文集 B1(水工学),75巻,2号,pp. I_193-I_198,2019.[Hitokoto, M., Kawagoe, N. and the other three coauthors: Real-time anormaly detection of river water level observation based on probability distribution of water level estimation error, Journal of Japan Society of Civil Engineers. Ser. B1, Hydraulic engineering, Vol. 75, Issue 2, pp. I_193-I_198, 2019.]

4. 4) Kohonen, T. : Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps, Biological Cybernetics, Vol. 43, Issue 1, pp. 59–69, 1982.

5. 5) 西山浩司,白水元,朝位孝二:自己組織化マップに基づく九州地方における豪雨の発生時間帯の傾向に関する分析,土木学会論文集 B1(水工学),77巻,2号,pp. I_1135-I_1140,2021.[Nishiyama, K., Shirozu, H. and the other coauthor: Analysis on diurnal variations of heavy rainfall features in Kyushu, Japan, using self-organzing map, Journal of Japan Society of Civil Engineers. Ser. B1, Hydraulic engineering, Vol. 77, Issue 2, pp. I_1135-I_1140, 2021.]

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