非線形時系列予測のための基底関数構築(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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時系列データの相関に基づき、遺伝的アルゴリズムにより抽出された基底関数を用いて、非線形時系列予測の予測精度を改善した。まず、遺伝的アルゴリズムを利用し、時系列データと相関が高い基底関数を抽出した。次に、時系列データを基底関数により変換し、重回帰分析により予測を行った。その結果、予測対象と独立な時系列が説明変数に含まれる場合でも、従来手法と比べて高い予測精度が得られた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-02-14
著者
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