環境計測用IoT機器と時系列データ予測の研究

Material type: 文書・図像類

Author: 松本, 佳宣

Publisher: -

Publication date: 2020

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

View All

Notes on use

Note (General)：: type:text環境情報をセンサ・IoT技術により測定・収集して、クラウドサーバー上で時系列データ予測と警告を行うシステムの研究・開発を行った。初年度は、主にハードウェアの開発と実証実験と可視化を行った。2年目はそれらのデータ解析や、機械学習アルゴリズムにより予測・警告するシステムの構築を行った。...

Related materials as well as pre- and post-revision versions

科研費研究者番号 : 60252318

Search by Bookstore

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

List of Cooperating Institutions and Databases

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

Keio Associated Repository of Academic resources
Digital
You can check the holdings of institutions and databases with which 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ） is linked at the site of 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）.
Keio Associated Repository of Academic resources

Search by Bookstore

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Digital

Material Type: 文書・図像類
Title: 環境計測用IoT機器と時系列データ予測の研究
Author/Editor: 松本, 佳宣
Author Heading: 松本, 佳宣
Publication Date: 2020
Publication Date (W3CDTF): 2020
Alternative Title: カンキョウケイソクヨウ IoT キキトジケイレツデータヨソクノケンキュウ
Kankyō keisokuyō IoT kiki to jikeiretsu dēta yosoku no kenkyū
Research on IoT devices for environmental measurement and time series data forecasting
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: センサ,IoT,機械学習,可視化,クラウド,時系列データ,環境計測
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
環境情報をセンサ・IoT技術により測定・収集して、クラウドサーバー上で時系列データ予測と警告を行うシステムの研究・開発を行った。初年度は、主にハードウェアの開発と実証実験と可視化を行った。2年目はそれらのデータ解析や、機械学習アルゴリズムにより予測・警告するシステムの構築を行った。3年目は、時系列データである環境計測データの中で、時系列データからの予測を目的としてLongShort Term Memory(LSTM)を用いて機械学習を行った。社会実装としては、太陽電池駆動のIoT式PM2.5・NO2・温湿度測定器を開発して、東アフリカ・ウガンダに設置を行い気象予測に取り組み精度の向上を行った。 We researched and developed a system that measures and collects environmental information using sensors and IoT technology, and provides time-series data prediction and warning on a cloud server. In the first year, we mainly developed hardware and conducted demonstration experiments and visualization. In the third year, we conducted machine learning using Long Short Term Memory (LSTM) for prediction from time-series environmental measurement data. In the second year, we conducted machine learning using Long Short Term Memory (LSTM) for forecasting from time-series environmental measurement data. As for social implementation, we developed solar-powered IoT PM2.5, NO2, temperature and humidity meters and installed them in Uganda, East Africa, to improve the accuracy of weather forecasting.
研究種目 : 基盤研究 (C) (一般) 研究期間 : 2017～2020 課題番号 : 17K01339 研究分野 : センサ、IoT
Source: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_17K01339seika
https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_17K01339seika
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: 科研費研究者番号 : 60252318
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ