最近隣法による時系列データ予測法の検討
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
自己回帰モデル,ニューラルネットワークモデル,カオス理論を用いた時系列データの予測が提案されているが,アルゴリズムが煩雑である・本論文では,アルゴリズムが簡単な最近隣法を検討し,仙台市月平均気温の予測に適用した.その結果,最近隣法は自己回帰モデルと同程度の予測性能があることがわかった.
- 2001-03-20
著者
関連論文
- 歪み度・尖り度解析によるプロセス異常信号の検出法
- 品質管理とソフトセンサ (特集 新時代を担う計装・情報化テクノロジー --その可能性を探る--計装・情報化テクノロジーの活用視点と役割)
- 石油化学プラントにおける運転監視システム
- ニューラルネットワークを用いた石油製品性状推定の検討
- ニューラルネットワークを用いた燃料油リサーチオクタン価の推定法
- ニューラルネットワークを用いた常圧蒸留装置の品質制御
- トレンド除去信号を用いたベーズの統計量推論によるプロセス異常信号の検出法
- 位相時間遅れの少ないリアルタイムデータ平滑化の簡易設計法
- 遺伝子アルゴリズムを用いたクラスタリング法の運転方策への応用
- 最近隣法による時系列データ予測法の検討
- ポンプ異常検出に対する信号解析法の検討
- 製油所におけるニュ-ラルネットワ-クを用いた性状推定と最適化 (特集--経営管理情報と計装の融合)
- 製油所におけるニュ-ラルネットワ-クを用いた性状推定と最適化 (特集 経営管理情報との融合へ向けたプラント計装の新局面) -- (情報化へのシステムアプロ-チ)