ニューラルネットワークによる非線形時系列予測(予測技術の信頼性)
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概要
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非線形時系列解析と時系列モデル構築のためのニューラルネットワークを概観し,いくつかの応用例を示しながら,その有用性について解説する.線形な時間相関は線形過程で記述することができるが,線形過程で抽出できない相関構造をもつ時系列を非線形時系列と言う.その代表的な過程がカオスである.観測データから時系列モデルを構築するための道具であるニューラルネットワークは,時系列の非線形な構造を獲得できる点において,非線形時系列とりわけカオティックな時系列に有用である.非時系列解析の応用に関しては国際会議においてセッションが設けられるなど関心は高く,特に線形時系列解析では困難な金融への応用がしばしば議論されている.
- 日本信頼性学会の論文
- 2006-11-01
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