相関のある時系列の状態空間によるモデル化と予測(一般,フレッシュマン,招待講演)
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概要
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時系列解析のモデルとして状態空間モデルがある.状態空間モデルが線形・ガウス型でかつ分散が既知の場合はカルマンフィルタを用いることでベイズ最適な予測値を解析的に計算することができる.一般的な状態空間モデルにおいてはモンテカルロフィルタを用いることで最適性は保証されないが予測値をえることが可能である.一方,時系列を予測する場合,対象とする時系列と相関のある他の時系列が同時に並行して得られるとき,片方の時系列の情報を用いて他方の時系列を予測することが考えられる.本研究ではこれをモデル化するために,まず二つ以上の系列が同時に発生する多次元の状態空間モデルを提案する.このモデルに対する予測値を計算するためのアルゴリズムを提案する.さらに相関のある他の時系列を用いることの有効性を理論的評価とシミュレーションからの検証を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-16
著者
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
須子 統太
早稲田大学理工学部経営システム工学科
-
須子 統太
早稲田大学
-
鈴木 悠哉
早稲田大学理工学部経営システムエ学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
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