非線形予測子パラメータ族によるカオス的時系列データの認識
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概要
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カオス的時系列データの非線形短期予測問題に関して,梶原は, いくつかの時系列データのみから力学系のパラメータ族を推定し, 真の分岐図と定性的に一致する分岐図を再構成する手法 (分岐図再構成) を提案している. この手法に基づき, 未知力学系の時系列データを推定されたパラメータ空間において認識することが可能となるが, 実在系に適用するためには観測ノイズを含む時間連続力学系を処理対象としたいくつかの拡張が必要となる. そこで本論文は, 分岐図再構成を時間連続力学系へ適用するための一連の処理を検討し, その有効性をRossler方程式を用いた数値実験によって示し, 得られた予測子のパラメータ空間における時系列データの認識可能性を検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-08-25
著者
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
徳永 隆治
筑波大学システム情報工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
徳田 功
室蘭工業大学 情報工学専攻
-
徳永 隆治
筑波大学電子・情報工学系
-
徳永 隆治
筑波大
-
梶原 志保子
筑波大学大学院工学研究科
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