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Scopus著者プロファイル
廣瀨 慧
Associate Professor
国立大学法人 九州大学
,
産業数理統計研究部門
ウェブサイト
https://hyoka.ofc.kyushu-u.ac.jp/search/details/K006320/index.html
h-index
139
被引用数
6
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2012
2022
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(19)
類似のプロファイル
(1)
Pureに変更を加えた場合、すぐここに表示されます。
フィンガープリント
Kei Hiroseが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Factor Analysis
Mathematics
100%
Lasso
Mathematics
54%
Maximum Likelihood Estimation
Business & Economics
52%
Penalized Maximum Likelihood
Mathematics
41%
Maximum Likelihood
Business & Economics
39%
Penalized Likelihood
Mathematics
35%
Missing Values
Mathematics
33%
Regression
Mathematics
32%
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
2012
2012
2016
2017
2018
2021
2022
15
学術誌
2
総説
1
会議への寄与
1
コメント/討論
年別の研究成果
年別の研究成果
Sparse multivariate regression with missing values and its application to the prediction of material properties
Teramoto, K.
&
Hirose, K.
,
1月 30 2022
,
In:
International Journal for Numerical Methods in Engineering.
123
,
2
,
p. 530-546
17 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Material Properties
100%
Multivariate Regression
98%
Missing Values
96%
Materials properties
67%
Prediction
64%
Interpretable Modeling for Short- and Medium-Term Electricity Demand Forecasting
Hirose, K.
,
12月 14 2021
,
In:
Frontiers in Energy Research.
9
, 724780.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Electricity Demand
100%
Demand Forecasting
91%
Weather
84%
Regression Coefficient
66%
Electricity
60%
Relationship between gene regulation network structure and prediction accuracy in high dimensional regression
Okinaga, Y.
,
Kyogoku, D.
,
Kondo, S.
,
Nagano, A. J.
&
Hirose, K.
,
12月 2021
,
In:
Scientific reports.
11
,
1
, 11483.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Gene Regulatory Networks
100%
Sample Size
61%
Transcriptome
42%
Event effects estimation on electricity demand forecasting
Hirose, K.
,
Wada, K.
,
Hori, M.
&
Taniguchi, R. I.
,
11月 1 2020
,
In:
Energies.
13
,
21
, 5839.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Demand Forecasting
100%
Electricity
73%
Basis Functions
51%
Period of time
26%
Forecast
25%
3
被引用数 (Scopus)
Readouts for echo-state networks built using locally regularized orthogonal forward regression
Dolinský, J.
,
Hirose, K.
&
Konishi, S.
,
3月 12 2018
,
In:
Journal of Applied Statistics.
45
,
4
,
p. 740-762
23 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Echo State Network
100%
Regression
36%
Feedforward Neural Networks
22%
Relevance
22%
Radial Basis Function
22%
6
被引用数 (Scopus)