自己回帰・カオス合成モデルによる時系列予測
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概要
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時系列予測手法として代表的なものに,周期性の強い時系列を対象とした統計モデルによる線形予測と,カオス性の強い時系列を対象とした状態空間モデルによる決定論的非線形予測がある.本論文では,これらのモデルを組み合わせた新しい時系列予測手法を提案する.具体的には,観測時系列に自己回帰モデルをあてはめたときの残差時系列に状態空間の位相構造が保存されることを示す.更に,この残差時系列に状態空間モデルを適用し,それぞれのモデルの予測値から観測時系列の予測値を算出する手法を提案する.周期性とカオス性の両方の性質をもつ時系列に対する予測精度の評価実験により,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
- 2003-01-27
著者
-
宮腰 政明
北海道大学大学院情報科学研究科
-
田中 章
北海道大学大学院情報科学研究科
-
河口 万由香
北海道大学工学部
-
田中 章
北海道大学
-
河口 万由香
北海道大学大学院情報科学研究科
-
河口 万由香
北海道大学大学院工学研究科
-
安居 吉典
北海道大学大学院工学研究科
-
宮腰 政明
北海道大学大学院工学研究科
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