ハウスホルダー変換によるCNN化手法に基づく時系列データの予測
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では,離散時間型セルラーニューラルネットワーク(DT-CNN)を利用し,多系列の時系列データからある一つの時系列データを予測する方法を提案する.時系列のサンプルとして株価を用いている.予測のための非線形方程式の係数はCNNの状態方程式が局所解に収束することによって求められる.Aテンプレートは時系列が多系列になるにつれて密行列になる.そこでハウスホルダ変換(HHT)を用いてAテンプレートを3重対角化することにより疎行列にし計算の小規模化を実現している.Aテンプレート(A行列)に対角優位性がない場合,ニュートンラフソン法(NRM)を用いることによりA行列を求めることができる.このNRMで解く際に,各ステップにおいて線形化した方程式に対し,対角キャパシタ行列を挿入することによって,仮想的に対角優位性を持たせている. NRMには後退オイラー法(BEM)とガウス・ザイデル法(GSM)が含まれており. GSMは線形領域を用いたDT-CNNと解釈することが可能である.シミュレーション結果はDT-CNNが非線形方程式の係数予測に対しても有効であることを示している.またHHTをDT-CNNに組み込むことにより,計算量の小規模化,及びプログラムの簡素化も実現している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-05-11
著者
-
大竹 敢
玉川大学工学部
-
田中 衛
上智大学理工学部
-
山内 将行
上智大学理工学部
-
渡邉 勇太
上智大学理工学部電気・電子工学科
-
島田 達郎
上智大学理工学部電気・電子工学科
-
山内 将行
広島工業大学工学部電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
関連論文
- MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN (非線形問題)
- オーバーサンプリング型シグマデルタCNN
- オーバーサンプリング型シグマデルタCNN
- 画像の局所構造を考慮したシグマデルタCNN
- 離散時間型セルラーニューラルネットワークによる画像高解像度化 (第21回 回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集) -- (インタラクティブセッション)
- シグマデルタセルラーニューラルネットワークによる階調補間
- 網膜モデルに基づくDT-CNNによる画像解像度圧縮
- 離散時間型セルラニューラルネットワークを用いた空間領域シグマデルタ変調 (第20回 回路とシステム軽井沢ワークショップ論文集) -- (ニューラルシステムとその応用)
- 学術の窓 離散時間型セルラーニューラルネットワークを用いたウエーブレット変換とその応用
- 離散時間型セルラニューラルネットワークによる空間領域Σ-Δ変調器(一般,制御システムとダイナミックス)
- 離散時間型セルラニューラルネットワークによる空間領域〓-Δ変調器
- 離散時間型セルラニューラルネットワークの非線形補間能力を用いたリフティング方式に基づくロスレスハイダイナミックレンジ画像符号化
- ハウスホルダー変換によるCNN化手法に基づく時系列データの予測
- D-2-24 画像の符号/復号化における離散時間型 CNN のテンプレート最適化
- D-2-17 セルラーニューラルネットワークによる時系列データの予測
- D-2-8 最尤推定法を用いた共分散構造分析
- ニューラルネットワークによる次期の株価予測 : 株価予測におけるフィルタリングによる特徴量抽出
- 時分割多重化による巡回型ΣΔADCの実現
- 複数のプリンテッド・スパイラル・インダクタを用いた周波数変調発振器
- 相互インダクタンスによって結合されたPrinted Spiral Inductorを用いたコルピッツ発振器に見られる同期現象
- 共分散構造化データマイニングにおける数値積分法(一般,制御システムとダイナミックス)
- CNNを用いた時系列データの予測
- 決定木を用いたクラスターの自動生成
- A-2-6 格子状に結合したvan der Pol発振器を用いたspiceによる時系列データの予測実験に関する考察(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-1-2 スパイラルインダクタ間の相互インダクタンスを利用した動き検出の実験に関する考察(A-1. 回路とシステム,一般セッション)
- 格子状に結合された発振器にみられる現象の解析と応用について
- 格子状に結合された発振器にみられる位相差の伝搬現象
- A-1-25 Printed Spiral Inductorを用いたFM復調器(A-1. 回路とシステム, 基礎・境界)
- A-1-24 スパイラルインダクタ間の電力伝送効率の実験に関する考察(A-1. 回路とシステム, 基礎・境界)
- 複数のラダー発振器系を1つの発振器に結合した回路にみられる位相反転波動
- 2相同期した結合発振器にみられる位相反転波
- 2種類のインダクタによって結合された発振器回路にみられる位相反転波動
- 簡略化モデルによる梯子型結合発振器の波動現象の解析
- セルラーニューラルネットワークによるプログレッシブ画像復元
- AS-3-6 SDP:ネットワークダイナミクスプログラムの開発(AS-3. ネットワークダイナミクスの理論と応用,シンポジウムセッション)
- セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
- NLP2010-11 セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
- カーエレクトロニクスを題材とした電子情報技術の体験教育教材作成
- 複数のプリンテッド・スパイラル・インダクタを用いた周波数変調発振器
- A-2-14 疑似オーバーサンプリング手法を用いたシグマデルタCNN(A-2. 非線形問題,一般セッション)
- セルラーニューラルネットワークの受動性
- D-11-38 ツリーのグループ化を用いた画像の適応サブバンド符号化
- D-11-36 非分離型2次元liftingを用いた画像のlossless符号化
- Sparse GRBFネットワークを用いた画像符号化法
- ヒステリシスニューラルモジュールの実装
- MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN
- カオティック・トランジスタ回路による分岐通信
- カオティック・トランジスタ回路における同期現象
- カオティックトランジスタの非線形解析
- 3×3の格子状にインダクタで結合された発振器のシステムを用いたカオス時系列データの予測の自動化について(一般)
- 3×3の格子状にインダクタで結合された発振器のシステムを用いたカオス時系列データの予測の自動化について(一般)
- 格子状に結合された発振器にみられる様々な位相反転波動の振る舞いについて(ポスターセッション)
- 格子状に結合された発振器にみられる様々な位相反転波動の振る舞いについて(ポスターセッション)
- 格子状に結合された発振器に見られる交互逆相同期状態における位相反転波動の伝搬と端での反射のメカニズム
- プリンテッド・スパイラル・インダクタを利用した発振器を結合した系による気温時系列データの予測
- Chua回路のカオスアトラクタを適用したプリンテッド・スパイラル・インダクタの回転角度検出への応用
- RBFネットワークを用いた画像符号化手法の一般化
- アニーリング法を用いたセルラーニューラルネットワーク
- 適応型最小2乗法の拡張について
- インダクタ結合ラダー・オシレータにみられる位相波の解析
- インダクタ結合ラダー・オシレータにみられる位相波
- 梯子状に結合した発振器回路にみられる同期状態の波動現象
- 階層型アナロダCNN
- 階層型DT-CNNによる解像度変換における問題点
- DT-CNNによる解像度伸長方式について
- 解像度変換型セルラーニューラルネットワーク
- ヒステリシスニューラルネットを用いた最適化問題の解法
- カオティックCMOSインバータ
- 回路シミュレータ(SDP)による水道管ネットワークの解析
- 離散時間型セルラーニューラルネットワークによる画像処理に関する研究
- パルス密度演算を用いたセルラーニュラルネットワークによる濃淡画像の二値化
- DT-CNNのユニバーサル性について
- CNNによる面積階調ダイナミクス : 両眼視差の為のブロックマッチング
- ニューラルネットの競合ダイナミクスを用いた両眼視差の抽出
- ニューラルネットによる最適化問題の一解法
- ニューラルネットによる最適化問題の一解法
- Reduced-Order Modeling of Interconnect Networks via Dominant Poles Extraction Using Orthogonal Least Square Method
- セルラニューラルネットワークの時空間ダイナミックス
- ヒステリシス量子化器
- セルラニューラルネットワークによる複数ロボットの経路計画法
- SHN実装回路の改良とその応用
- ヒステリシス量子化器と連想メモリ
- SHN実装回路の改良とその応用
- ヒステリシス量子化器と連想メモリ
- ニューラルネットワークLSI, (社)電子情報通信学会(編), 岩田 穆, 雨宮好仁(編著) :"ニューラルネットワークLSI", (社)電気情報通信学会 (1995-09):A5判, 定価3,100円
- CNNによるアナログ符号・復号化ダイナミクス
- 直交射影型ニューラルネットワークによるアナログ符号化・復号ダイナミクス
- セルラーニューラルネットワークによる情報ダイナミクス
- セルラーニューラルネットワークを用いた連想モデルの性能
- 局所電流比較法による並列的な自動配線 - 連想型シリコン網膜の応用 -
- 局所電流比較法に基づく配線マシン
- A-2-18 プリンテッド・スパイラル・インダクタを用いた開口角度の計測に関する研究(A-2.非線形問題,一般セッション)
- 後退オイラー法を用いた新アルゴリズムによる共分散構造解析 (非線形問題)
- セルラ・ニューラル・ネットワークによる複数ロボットの経路計画法
- 対角優位型抵抗回路網による緩和法を用いた経路探索
- 後退オイラー法を用いた新アルゴリズムによる共分散構造解析
- 新アルゴリズムによる共分散構造解析への伝達関数の周波数応答の時系列データ適用
- Leaky Integrated-and-Fire Neuron型CNNによる画像処理
- PSOによるロスレス画像符号化のためのCNN予測器の符号化レート最小化学習法
- 重み付き特徴量と符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計とその評価