複合ニューラルネットワークによる効率的なカオス時系列予測
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概要
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ニューラルネットワークは時系列予測の有効な手段として用いられてきた.しかしながら, 従来のニューラルネットワークによる手法は最近傍決定則に基づくローカルモデルに比べ, 予測精度が劣ることが報告されている.本研究では, バックプロパゲーション学習を用いた代表的な階層型ニューラルネットワークと最近傍決定則などを応用したローカルモデルを組み合わせた複合ニューラルネットワークを提案する.これらの予測器のうち階層型ニューラルネットワークは大域的な近似能力, ローカルモデルは局所的な近似能力があるとされている.この複合ニューラルネットワークの性能を評価するにあたり, Mackey-Glass DataやK.U.Leuven Competition Dataといったカオス時系列を適用させ, それぞれ単独に予測を行なうよりも長期予測が可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-20
著者
-
成久 洋之
岡山理科大学工学部
-
成久 洋之
岡山理科大学
-
井上 浩孝
岡山理科大学大学院 工学研究科
-
福永 好伸
岡山理科大学大学院工学研究科
-
井上 浩孝/成久
Graduate School Of Engineering Okayama University Of Science/department Of Information And Computer
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