カオス時系列予測問題におけるSETARの性能評価とその改善
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概要
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本研究ではカオス時系列予測問題におけるSETARを検証する.従来どおりのSETARにおいても,MSEなどの数値としては十分な精度が実現できる.しかし,原系列と予測系列を図示すると,いまだ改善の余地があることが明白になってくる.そこで,SETARにおける区分数を増加させた局所ARモデル,SETARにダミー変数を加えたモデルの2つの手法を提案し性能評価を行った.ベンチマークとしては,「ファーマーとシドロウィッチの方法」を簡略化した局所ARモデルであるFARを用いた.結論として,SETARの区分数を増加させた局所ARモデルにはいくつかの問題が存在し精度を向上させることが困難なケースが存在した.しかし,SETARにダミー変数を加えると精度が改善されFARと比べても遜色のない精度を実現することができた.
- 2012-08-15
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