経済指標の長期予測を行うニューラルネット予測システム
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概要
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ニューラルネットを用いて経済指標等の予測を行うために,これまで多くの手法が提案されている.しかしながら,これらの多くには,初期値選択と学習データセットの選定が予測結果を左右するという問題があった.本論文では,こうした問題を解決するため,変動する状況に適応して長期間予測が精度良く行える状況適応型予測システムを提案する.本システムは,予測したい指標の典型的な変動パターンを学習により記億しておき,それに基づいた予測を行う機構,対象の平均的な動きをとらえて予測を行う機構および2機構の出力を統合し最終予測結果を出力する機構から成り立っている.既存の代表的な予測手法である回帰予測モデルと時系列予測モデルの両方の長所を兼ね備えている点,既存のモデルと比較して取扱いが簡単でロバストである点および既存のモデルにはない変動する状況に追従できる能力がある点,が本システムの特徴である.このシステムで経済指標を予測させた結課,既存の予測手法に比べて予測精度が高いことが確認された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-02-25
著者
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