Bell-shaped hyper-BF networkによる複雑時系列の将来予測
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
複雑時系列の将来予測への応用において、ガウス関数を基底関数とする動径基底関数ネットワークに線形項を加えると、外部ノイズの影響が緩和され、予測精度が向上するようである。本報告ではガウス関数以外の正値(positive definite)動径基底関数1/(1+coshx)から成るネットワークについて同様な効果が認められるか明らかにする。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
関連論文
- 時系列変動の連続性評価に基づくシステム状態診断
- 高炉におけるカオスと炉況短期予測
- 動径基底関数ネットワークによるカオス炉況の短期予測
- 正則化ネットワークの基底関数としての(1+cosh x)^-1を再現するハードウェア回路
- 観測ノイズに汚染されたカオス時系列に対する線形フィルタの影響
- 動径基底関数1/(1+cosh x)を表現するニューロ素子
- Bell-shaped hyper-BF networkによる複雑時系列の将来予測
- 動径基底関数ネットワークによるノイズに汚染されたカオス時系列の将来予測
- 観測ノイズに汚染された複雑時系列の時系列解析
- シリコン融液流動による融液温度変動の時系列解析(乱流の構造と統計法則)