階層型ニューラルネットワーク群を用いた時系列予測
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概要
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本報告では, 時変係数を有する時系列モデルを対象とした予測手法を提案する. ここでは, 時変係数の変動特性を把握するためにモジュール構造型ニューラルネットワークを導入する. まず, 時変係数を有する自己回帰モデルにおいて, 従来手法(Yule-Walker法)を用いた場合の問題点を明らかにする. 次に, モジュール構造型ニューラルネットワークによる時変時系列の予測手法を提案する. このモジュール構造型ニューラルネットワークは, 局所定常区間において時系列予測を行うニューラルネットワーク(NNT)とNNT間の関係を特徴づけるニューラルネットワーク(NNW)から構成されている. 更に, 局所定常区間を適応的に決定するための一手法を提案する. 最後に, 数値計算結果より提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-29
著者
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