エージェント行動により生成されるマルチフラクタル表面の分析と予測・平滑化手法に基づく特徴抽出
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概要
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本報告では,エージェント行動により生成されるマルチフラクタル表面の分析と予測・平滑化手法に基づく特徴抽出について述べる。特に,モデルのパラメータとマルチフラクタル性の発生との関連分析を重視する。最初に、GP学習により株価を予測するエージェントにより構成される人工株式市場のモデルを拡張し,エージェントが複数の株式銘柄に投資することにより形成される株価を用いてマルチフラクタル表面を生成する。次に,2次元のセル平面上に配置され,これらの行動がGP学習により決定される場合に,格子上に配置された周辺の市場の株式に投資することにより形成される株価を用いてマルチフラクタル表面を生成する。また,ウェーブレット変換を用いて定義されるマルチフラクタル指標を示す。更に,モノフラクタル表面の予測手法を適用することにより,マルチフラクタルの特徴を抽出すること方法を示す。これらのマルチフラクタル性の検証について,シミュレーションをもとに分析する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-02-26
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