Wavelet分解における境界条件除去と分解レベル間相関を用いたトラフィック予測法
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概要
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本稿では,非間引き型Wavelet分解と多変量解析手法を用いた,長期依存性を有する時系列の推定手法を提案する.Wavelet変換においては解析フィルタの処理遅延の補償が必要であり,従来は本来予測されるべき将来の入力を仮定した上で変換を行なっていた.この為,変換系数列の終端部が時系列の逐次確定により変動する"Boundary Condition"と呼ばれる,予測の障害となる要因を抱えていた.本研究ではまず,Haar Wavelet変換を非間引き型とし,かつ適切な再構成公式を用いることでBoundary Conditionが克服可能であることを示す.続いて,周波数毎に複数レベルに分解された変換係数列の間での相関が大であることに着目し,全レベルの係数を同時予測する為の多変量解析としての定式化を行なう.提案手法は各時期での予測処理に少数の四則演算しか要さないにも関わらず,高計算コストを必要とする,各レベルの変換係数を独立にRecursive Least Squares Algorithmにより予測する手法[Luan'05]と同等以上の性能が得られていることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-02-27
著者
-
佐藤 健一
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
-
長谷川 浩
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
-
佐藤 健一
名古屋大学
-
松末 直也
名古屋大学大学院工学研究科
-
長谷川 浩
名古屋大学 大学院工学研究科 電子情報システム専攻
-
長谷川 浩
名古屋大学
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