Importance Sampling手法に基づく時系列のフラクタル成分分解とその応用
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概要
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本報告では,モンテカルロシミュレーションによるパラメータ推定の方法を,フラクタル信号の重畳した時系列に対して適用する方法を示す。パラメータ推定の方法は,時系列の生成モデルを仮定し,このパラメータに関するゆう度関数を求め,これを最大にするパラメータの組み合わせを推定する方法である。この場合,シミュレーションに用いる乱数の生成を効率化して,より少ないサンプル数で計算が可能となるように工夫がなされる(Importance Sampling)。フラクタル時系列の予測手法には,その自己相似性を利用する方法を用いる。この場合,個々の時系列のパラメータとして推定されたものは統計量(分散とフラクタル次元)であり,時間域での近似にはなっていないので,近似誤差を最小化する方法を用いて,分解された時系列の時間域での値の推定を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-07-16
著者
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