非定常時系列予測のための学習データの選択法
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概要
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非定常成分を含んでいる時系列を予測するための学習データの選択の一方法を提案する。変化する環境から生成される時系列データの予測を行う場合、過去のデータ中に現在の環境に適したパラメータを推定するために不要のデータが存在する。本研究ではロバストな線形モデルを用いて、過去のデータの時間的な距離やパターンベクトルとしての距離に基づく学習データの選別を行い、選別されたデータだけを用いてモデルのパラメータを定め、予測精度の向上を図る。実験における時系列データとして日米間の為替レートを用いる。その結果、本手法を用いた場合、データの選別を行わない場合よりも予測の精度の向上がみられ、有効であることが確認できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-14
著者
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渡辺 澄夫
東京工業大学精密工学研究所
-
小倉 信彦
東京工業大学
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渡辺 澄夫
東京工業大学
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辻 聡
東京工業大学精密工学研究所
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小倉 信彦
東京工業大学精密工学研究所認知機構研究分野
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小倉 信彦
武蔵工業大学環境情報学部
-
小倉 信彦
東工大精研
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