ニューラルネットワークによる自己回帰モデルの一補正法と交通雑音の時系列予測
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概要
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時系列の予測問題の分野では, 特に自己回帰(AR)モデルは, その物理的な解釈やモデル自身の単純性から多くの工学的問題に適用されてきた。しかし, 線形性や定常性などの仮定をもとに導かれているために実問題に適用する場合には, 必ずしも良好な予測制度が得られるとは限らない。本研究では, ARモデルの予測精度を向上させるための手法を考察する。すなわち, ARモデルの予測誤差を改善するため, 線形性からのずれを補正するための補正項を導入する。この補正項を定量的に把握するために, 階層型ニューラルネットワークを用いて解析する手法を提案する。本手法の有効性を確認するために, 実測の道路交通騒音に本手法を適用して実験的に確認する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-23
著者
-
筒本 和広
福山大学経済学部経済学科
-
筒本 和広
福山大学人間文化学部環境情報学科
-
佐野 博也
福山大学工学部
-
香川 直己
福山大学工学部電子・電気工学科
-
三谷 康夫
福山大学工学部
-
錦田 学
福山大学
-
香川 直己
福山大学
-
三谷 康夫
福山大 工
-
三谷 康夫
福山大学
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