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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-09-12 16:20 機械学習を活用した釣果予測モデルの開発 ○田中智大・田原康之・大須賀昭彦・清 雄一（電通大）  AI2024-7 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，気象データと潮汐データを用いた釣果予測モデルを構築し，機械学習手法としてXGBoostを使用してその性能を評価した．釣果予測は，釣り初心者が効率的に釣りを楽しむために重要な情報であり，予測精度を向上させるために，データの前処理や特徴量選定を行った．主成分分析（PCA）を用いて特徴量を選定したモデルと，すべての特徴量を使用したモデルを比較した結果，前者がより高い精度を達成することを確認した．PCAの結果からは，気温や湿度，海面気圧などの気象要因や，満潮・干潮の時刻が釣果に大きな影響を与えることが示された． |
| （英） | In this study, a fish catch prediction model was developed using meteorological and tidal data, with the machine learning algorithm XGBoost employed to evaluate its performance. Fish catch prediction is crucial for beginners to enhance their fishing experience efficiently. To improve prediction accuracy, data preprocessing and feature selection were implemented. A comparison between models using all features and those using features selected through Principal Component Analysis (PCA) revealed that the latter achieved higher accuracy. The results of PCA indicated that meteorological factors such as temperature, humidity, and atmospheric pressure, as well as tidal timings, significantly influence fish catches. | |
| キーワード | （和） | 釣果予測 / 主成分分析（PCA） / XGBoost / 気象データ / / / / |
| （英） | Fish catch prediction / Principal Component Analysis(PCA) / XGBoost / Meteorological data / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 186, AI2024-7, pp. 36-41, 2024年9月. | |
| 資料番号 | AI2024-7 | |
| 発行日 | 2024-09-05 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2024-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-09-12 - 2024-09-12 |
| 開催地（和） | 福井市地域交流プラザ 研修室607 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | SMASH24 Summer Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Summer Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を活用した釣果予測モデルの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a Fish Catch Prediction Model Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 釣果予測 / Fish catch prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析（PCA） / Principal Component Analysis(PCA) |
| キーワード(3)（和/英） | XGBoost / XGBoost |
| キーワード(4)（和/英） | 気象データ / Meteorological data |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 智大 / Tomohiro Tanaka / タナカ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田原 康之 / Yasuyuki Tahara / タハラ ヤスユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大須賀 昭彦 / Akihiko Ohsuga / オオスガ アキヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清 雄一 / Yuichi Sei / セイ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-12 16:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2024-7 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.186 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-09-05 (AI) |
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