CNNを用いた時系列データの予測
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概要
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本論文では, 離散時間型セルラーニューラルネットワーク(DT-CNN)を利用し, 学習によって得られたデータをもとに時系列データの予測方法を提案している. 予測に用いられるモデルは連立微分方程式であり, その係数はDT-CNNの状態方程式の平衡解から得られる. 機械学習によって得られたAテンプレートは時系列が多系列になるにつれて密行列になる. そこで, ハウスホルダ変換(HHT)を用いてAテンプレートを3重対角化することにより疎行列にし計算の小規模化を実現している. 時系列データにはChua回路のカオスアトラクタを用いている. シミュレーション結果では, 本提案手法を用いて観測されたデータから十分にアトラクタの予測が可能であることを示している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-01-17
著者
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
山内 将行
上智大学理工学部
-
渡邉 勇太
上智大学理工学部電気・電子工学科
-
島田 達郎
上智大学理工学部電気・電子工学科
-
島田 達郎
トヨタ自動車株式会社第2エンジン技術部
-
山内 将行
広島工業大学工学部電子情報工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
井上 雅友
上智大学理工学部電気・電子工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部
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