振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
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概要
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本研究では、時間とともに振幅と周期が同時に変化する時系列データの予測を行うために、ニューラルネットワークからなるモデルを構築した。このモデルは、振幅変換および周期変換を行なうための2つのニューラルネットワークと、それらを統括する一つのニューラルネットワークからなる。このモデルを用いた数値実験の結果、本研究で用いた全てのサンプルデータが、3周期以上の予測を学習と同程度の精度で行なうことができることがわかった。この予測精度は、主に振幅変換関数の予測精度に依存することがわかった。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-10-04
著者
-
青山 智夫
宮崎大学工学部
-
長嶋 雲兵
お茶の水女子大学理学部情報科学科
-
小野寺 光永
お茶の水女子大学理学部情報科学科
-
細矢 治夫
お茶の水女子大学理学部情報科学科
-
吉田 裕亮
お茶の水女子大学 大学院人間文化研究科
-
細矢 治夫
お茶の水女子大学
-
長嶋 雲兵
お茶の水女子大学大学院人間文化研究科
-
吉田 裕亮
御茶ノ水女子大学理学部情報科学科
-
吉田 裕亮
お茶の水女子大学理学部情報科学科
-
青山 智夫
宮崎大 工
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