光化学スモッグを予測する人工知能を作る！！
RNN(LSTM)による時系列予測
本研究では、オキシダント濃度を時系列に予測することが目的です。アルゴリズムは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いますが、過去の膨大なデータを学習させるため、長・短期記憶(LSTM)を用います。これで膨大な記憶の取捨択一ができるのです。結果が楽しみ！！
小田祐一
2022年07月
このプロジェクトは、 2022年06月29日(水) 10時00分 から 2022年08月18日(木) 17時00分 までの間に目標金額1,283,000円を達成した場合のみ、決済が確定します。
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1,100
円（税込）
研究報告書（PDF）のご提供
23
人
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（数量制限なし）
5,500
円（税込）
研究報告レポートにお名前掲載 他
15
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（数量制限なし）
11,000
円（税込）
当所研究発表会へのご招待 他
12
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（数量制限なし）
33,000
円（税込）
研究内容講演（動画配信） 他
1
人
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（数量制限なし）
55,000
円（税込）
成果発表会にご招待 他
1
人
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（数量制限なし）
77,000
円（税込）
個別ディスカッション 他
0
人
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（数量制限なし）
110,000
円（税込）
静岡県環境衛生科学研究所HPにお名前掲載 他
0
人
が支援しています。
（数量制限なし）
