エコーステートネットワークと動径基底関数ネットワークの組合せによるカオス時系列予測
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概要
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本報告では,既存の手法であるエコーステートネットワーク(ESN)と動径基底関数ネットワーク(RBFN)を組合せたネットワークによるカオス時系列予測について取り上げる.ここで,ESNとは3層からなるニューラルネットワークである.中間層はリザーバと呼ばれ,多くのニューロンにより構成される.RBFNとは,ニューロンの出力関数として動径基底関数(RBF)を用いるニューラルネットワークであり,関数の重ね合わせによって非線形関数を表現する.シミュレーション実験では,マッケイグラス方程式とラングフォード方程式の時系列予測を行った.比較対象として,従来法であるESNを使用した.このシミュレーション実験の結果から,提案モデルは,予測精度が従来法より高くなることが実験的に判明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-04
著者
-
安達 雅春
東京電機大学
-
安達 雅春
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
伊藤 佳卓
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
安達 雅春
東京電機大学大学院 工学研究科 電気電子工学専攻
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