重み付き埋込みベクトルを用いた時系列データの予測
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概要
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本論文の目的は統計成分とカオス成分が混在する時系列データの予測方法を提案することである. 1990年から1995年までの日経平均データを用いた筆者らの研究において, 次元という観点からの構造変化を見出したが, どのようなモデルが有効なのか, またその予測方法については検討されていない. 本論文では, 統計成分とカオス成分を含む人工データを作り, その人工データが次元という観点において日経平均と同じような構造変化を示すことから, 日経平均も統計成分とカオス成分が合成されたものと推察される. そこで, カオス時系列を予測する際に良く用いられる通常の埋込みベクトルを過去の時系列データが現在のデータに及ぼす影響を統計モデル的に考慮して改良し, 重み付き埋込みベグトルを新たに提案する. 日経平均株価データに適用した結果, 重み付き埋込みベクトルを用いた予測方法の有効性を実証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-25
著者
-
松葉 育雄
千葉大学大学院融合科学研究科
-
王 麟元
千葉大学大学院自然科学研究科
-
大熊 孝裕
千葉大学工学部情報画像工学科
-
松葉 育雄
千葉大学大学院自然科学研究科情報科学専攻
-
大熊 孝裕
千葉大学大学院自然科学研究科
-
松葉 育雄
千葉大学大学院 融合科学研究科
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