ファジィスイッチング回帰モデルの構成(<特集>ソフトサイエンス)

概要

論文の詳細を見る
観測されたデータについて回帰モデルを用いて対象システムの分析を行うとき,対象システムが複雑であるために回帰モデルの適用が困難な場合がある.これは,対象システムの特性が変化した場合についても同様である.このような場合において,分析者の判断によりデータを分割しそれぞれに回帰モデルを当てはめて分析を行う.すなわち,回帰式などの予測モデルで多数のシステムからのデータが混入している場合にはそれぞれのデータを分離し,各システムに対してそれぞれ回帰モデルを適用しなければ対象システムを正しく分析することは困難である.しかし,データが多変量である場合には各システムのデータを抽出することは一般に困難である.この問題を解決するためにデータの構造を把握し,そのデータを解析する研究がこれまで多数行われている.予測モデルを構築するためにJ. C. Bezdekは,ファジィクラスター分析を用いたSwitching Regression Modelを提案している.このBezdekのモデルは,混入した複数のシステムをファジィクラスター分析により分割し,分割されたシステムに対してそれぞれ回帰分析を行う,Fuzzy c-Regression Modelである.本論文では,システムの可能性を表現するために,ファジィ回帰モデルによるSwitching Regression Modelを示す.また,応用例として日本の年平均総合物価指数を用いて本モデルの特徴を示す.
日本知能情報ファジィ学会の論文
2004-02-15

ファジィスイッチング回帰モデルの構成(<特集>ソフトサイエンス)

スポンサーリンク

概要

著者

関連論文

スポンサーリンク