パラメータ再推定の自動検出による時系列データ変化への追従強化手法(管理機能,理論・運用方法論,及び一般)
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概要
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トラヒックの予測においてトラヒックの時系列データは時間経過により大域的に変化するため,予測精度を維持するためには,時間経過に伴って予測モデルの再推定を行う必要がある.しかし,時系列データの特徴によって,予測モデルのパラメータの再推定の頻度は大きく異なり,一定時間など単純な再推定手法は適さない.本稿では,予測誤差をフィードバック情報として,予測モデルのパラメータ再推定時期を自動的に検出する手法を提案する.本提案手法によって不必要な再推定を減らし,かつ再推定時期の適切な制御による予測誤差の軽減を実現する.本提案手法は移動平均と移動標準偏差を用い,予測誤差を引数とすることで,時系列データの特徴を問わない汎用性と軽量な検出機構を実現する.さらに P2Pファイル共有システムにおける実測データを用い,予測モデルの自動再推定によってトレンド変化への追従性が予測精度の面で 20%向上していることを示す.
- 2013-07-04
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