GP学習するマルチエージェントの行動で生成される人工株価のマルチフラクタル性分析と株価支配要因識別への応用(信号処理,知的マルチメディアシステム,及び一般)
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概要
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本報告では,GP(遺伝的プログラミング)学習するマルチエージェントの行動で生成される人工株価のマルチフラクタル性分析と株価支配要因識別への応用について述べる.独自学習または共進化(社会的)学習をする5種類のエージェントを導入し,その結果生成される株価は,マルチフラクタル性をもつことが示される.更に,モノフラクタル時系列の予測手法を適用することにより,マルチフラクタルの時間域の特徴を抽出する.次に,それぞれのエージェントの構成比率を変化させた複数のケースについて,マルチフラクタル性の特徴を判別変数のデータとして収集する.判別分析の手法を用いて,所属が推定できるかを検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-09-20
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