ベイズ的非線形ダイナミカルシステムの再構成と予測 : Hybrid Monte Carlo(パターン認識)
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概要
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筆者らのグループは,1次元時系列データから非線形ダイナミカルシステムを再構成し,それに基づいて将来値を予測する手法をベイズ的枠組みから提案してきた.そこでは予測分布の計算が重要であるが,一般にこれらの計算は困難な積分を含むため,これまで2次近似を行ってきた.本論文ではHybrid Monte Carloによる手法を提案し,カオス的時系列予測問題,及び空調機熱負荷予測問題に対する実験を通して,2次近似に対する優越性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-08-01
著者
-
中田 洋平
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
中田 洋平
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
栗原 貴之
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科,大学院理工学研究科
-
用水 邦明
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科,大学院理工学研究科
-
和田 健作
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科,大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
栗原 貴之
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科
-
用水 邦明
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 大学院理工学研究科:科学技術振興事業団
-
和田 健作
早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 大学院理工学研究科
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