階層型ニューラルネットワークを用いた時変自己回帰モデルパラメータの一推定法 : 雑音分散の推定による局所定常区間の決定
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概要
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本論文では,階層型ニューラルネットワークを用いた時変自己回帰(AR)モデルパラメータの一推定法を提案する.まず,非定常AR過程をある観測区間ごとに定常性を仮定した時変AR係数の推定法について検討する.その際,観測区間Tが雑音分散およびパラメータ推定精度のバランスをとる上で重要な要因であることを示す.次に,自己相関関数間の非線形関係(非線形Yule-Walker方程式)を学習する階層型ニューラルネットワークを導入することにより雑音分散の推定を行う.ここでは,時変AR係数の変動特性を自己相関関数の変動特性としてとらえている.更に,雑音分散の推定値を基に局所定常性を満足する観測区間Tを決定し,局所定常区間内においてYule-Walker法により時変AR係数の推定を行う.最後に,数値計算結果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
- 1996-10-25
著者
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