隠れマルコフ・モデルと最適パターン分けを用いた,時系列データの予測に関する検討
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概要
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時間と共に不規則に変動する観測値の系列が時系列データであり,この変動を分析し,将来の動きの予測や制御を実現しようとするのが時系列解析の目的である.二段DP(Dynamic Programming)法とHMM(Hidden Markov Model,隠れマルコフモデル)法はパターン認識手法の一種であり,音声認識手法としても用いられている.本研究では,10種類の経済時系列データのパターン分けにこの2段DP法を用い,その各パターン群の分析にHMM法を応用して,その将来値を予測する手法について検討した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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