knaka Tech-Blog

AI, IoT, DIYエレクトロニクス, データサイエンスについて投稿予定です。

IoTデータ学習して chainerで時系列予測を出力する。


index:

概要

機械学習の関連となります。
ディープラーニングも対応できそうなchainer を使って、IoTデータの数値予測してみました。

前は、LSTMのKeras+ tensorFlow 版でしたが、
Ubuntu以外のLinux で、tensorFlow最新インストールが困難でしたので、
別のライブラリを探し、chainer 同等の機能が追加できるか検討してみました。

環境

win7
python 3.5
chainer 3.3.0
numpy
matplotlib

結果

件数的には、やや少なめですが
最近の、IoT温度値を程読ませて
matplotlib のグラフ表示
一次元配列を読ませています。

predict: 予測
temp : 温度/実測値

前半は、やや曲線の波形でしたが
後半は、ほぼ直線的でした。
まだ調整が必要かもしれません。


f:id:knaka0209:20180513170823p:plain

実行ログ:

f:id:knaka0209:20180513170845p:plain

code

Github
python3.5, cha_iot_rand.py

デモ用で、乱数を読ませていますが。
使用時は、IoT実測値を読ませて学習させています。

https://gist.github.com/kuc-arc-f/fd5d3981a9ce05087f74fdaa908841b2#file-cha_iot_rand-py

update

=== Update:2018/02/19===
csv から、温度データを読み込み処理を追加しました。 (pandas )
https://github.com/kuc-arc-f/cha_iot_pd


まとめ

その他の、使えそうな機械学習ライブラリ
があれば、調査していと思います。