遺伝的プログラミングによる時系列セグメント識別を用いたカテゴリー記号表現に基づく2階層認識手法とその予測への応用(ソフトコンピューティング, <小特集>スマート信号処理とその画像・音声処理への応用論文)
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概要
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本論文では, 筆者らが以前提案した遺伝的プログラミング(Genetic Programming : GP)による時系列セグメント識別手法と, これにより得られたカテゴリー記号表現した系列データに対するGPによる2階層認識手法を提案し, 時系列予測へと応用する. まず, 第1階層のシステムでは, カテゴリーに分類されている時系列セグメントを与え, これを入力として, GPによる学習を用いてカテゴリーごとに時系列が生成される関数の形(非線形モデル)をGPにおける個体集合とする. これにより, 時間軸の伸長縮小などの変形されたサンプルに対する判別能力を向上させている. しかし, 一般にはこのようなセグメントが単独で存在するケースはまれであり, 複数を連接した時系列として分類する必要がある. 本論文では, この連接からなる時系列を仮定し, sliding windowにより切り出された部分にGP手法によるセグメント識別を用いて, セグメント境界の自動検出とカテゴリー判別を同時に実現する. 更に, このように識別されたセグメントに与えた記号の系列として時系列データを表現し, これを識別する2階層構造のシステムをGP手法を用いて構成する. 応用例として, 株価の観測データから将来の株価の上昇下降を予測する問題への適用を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-01
著者
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