2次元格子状結合発振器システムを用いたカオス時系列データの自動予測に関する研究(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル)

概要

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気象データなどの自然界の現象だけでなく,人間の経済活動などにおいても,多くの時系列データが存在する.特に,気象データの予測が可能であれば,様々な災害から逃れるすべにもなるとも考えられ,非常に重要なことであると考えられる.近年,様々な研究がなされており,様々な手法が提案されている.これらの研究には統計的手法や,過去の観測値から関数を用いて近似し,予測を行う数学的手法などが多い.我々は,以前の研究において,van der Pol発振器をインダクタで格子状に結合したシステムを,手動と自動を組み合わせた手法で調整し,任意の時系列データの合成と予測を行った.我々の以前の手法では,手動で調整するため,人間の感覚による調整が入る利点はあるが,労力と時間が非常にかかる.また,自動化した部分も一定のパラメータ区間の全解探索であったため,29あるパラメータと9ある初期値の内,自動化できたのは4パラメータのみであった.そこで,本研究では,最急降下でローカルにおける最適値を見つけるように変更し,全てのパラメータを自動で決定できるようにした,最初に調整する以外は自動で予測を行うことが可能なシステムを提案する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2011-01-17