2A2-4 体重時系列データへのARモデルの適用(OS11:医療・ヘルスケア応用(1))
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概要
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This paper proposes the human body weight prediction method using autoregressive (AR) model. We employ 474 volunteers' body weight change data of 730 days. AR model predicts human body weight of a day from these time-series data. We calculate the order of AR model for each volunteer by Akaike's Information Criterion (AIC) and AR parameter by Yule-Walker equation. We use body weight change data from 1st to 365th day to fix AR model. In the experiment, we predicted body weight change of next day in those from 366th to 730th day. As the result, we obtained high correlation coefficients between predicted and truth values on all volunteers.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2011-09-01
著者
-
畑 豊
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
小橋 昌司
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
倉本 圭
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
土屋 直樹
オムロン株式会社
-
中嶋 宏
オムロン株式会社
-
谷井 秀謙
兵庫県立大
-
畑 豊
兵庫県立大:大阪大
-
倉本 圭
兵庫県立大:大阪大
-
小橋 昌司
兵庫県立大:大阪大
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