ニューラルネットワークを用いた時系列の上下変動予測手法の提案
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概要
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従来の時系列予測手法として、ARIMAモデルに代表される線形の回帰モデルが知られている。これに対し、ニューラルネットワークは非線形性を記述できることから、線形モデルより高精度の予測ができると期待される。しかし、実世界のデータに対しては期待通りの精度が得られないことも多い。本稿では時系列の上下変動を予測する場合の従来の予測手法の問題点を考察し、その改善策を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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