局所線形予測法における近傍探索の一手法について

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概要

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カオス的時系列データの予測方法として、軌道上のある点の将来値を、その近傍の振る舞いに基づいて、局所的に近似的な力学モデルを推定し予測を行う局所線形予測法がある。この方法においては、予測対象となる時系列データに観測ノイズ等が含まれる場合もこれらの影響により、実際には近傍ではない点が誤って選ばれてしまうことがある。このような場合、局所的な力学モデルの推定自体が困難となるので予測精度低下の原因となる。本稿では、この問題点を解決するため、局所線形近似法を適用する際のノイズの存在が局所線形近似に与える影響について考察し、適切な近傍点選択の一手法と、これに基づくノイズ低減法を提案する。実際に、数値シミュレーションにより観測ノイズを加えたデータを用いてノイズ低減法を適用し、局所線形予測法を用いた際の予測精度が向上することを示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
2001-03-10

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