時系列予測に対する自己生成ニューラルネットワークの性能特性に関する一検討
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概要
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本研究では,時系列予測に対する自己生成ニューラルネットワーク(self-generating neural networks: SGNNs)の性能特性を分析する.従来,SGNNsは与えられた訓練データから自動的に自己生成ニューラル木(self-generating neural tree: SGNT)を構成することにより分類,クラスタリング問題を解決する手法として提案された.我々は,実変数写像を行う時系列予測問題に対するSGNNsの適用可能性を調べた.さらに今回,予測精度を向上させるため,複数のSGNTによるEnsemble Averaging効果を,さまざまな時系列予測問題に適用して検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-10
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