ニューラルネットワークと線形回帰分析のハイブリッド解析法 : 東京都23区の給水量予測問題への適用
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概要
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本論文では,ニューラルネットワークと線形回帰分析とのハイブリッド解析法を提案する.このハイブリッド解析法は,ニューラルネットワークと線形回帰分析を相補的に利用し,それぞれの良い点,すなわち「予測精度」と「解釈可能性」の両面を有するものとして構想された.<BR>提案するニューラルネットワークと線形回帰分析とのハイブリッド解析は,3層フィードフォワード型ニューラルネットワークを回帰分析として用いた解析結果である中間層ユニット出力値を,線形回帰分析の説明変数として加えて,再度モデル選択を伴う線形回帰分析を行うことである.ここで,中間層の出力関数にシグモイド関数を用いた.<BR>提案する手法の特徴と有効性を明らかにするために,東京都23区の給水量予測問題への適応を報告する.解析の結果,変数の特徴がいくつか明らかになった.目的変数である給水量の中に未確定の成分の構造変化があり,それを著者は漏水部分であると考えている.すなわちこの構造変化は,給水量の測定が不整備のために,1985年以前は測定することができなかった漏水量と考えられる.この成分を調整すると線形回帰モデルの適合が向上するのみならず回帰係数の符号条件も整合的になり解釈可能性も明らかに向上した.この結果は,提案したニューラルネットワークと線形回帰分析とのハイブリッド解析法が有効であることを示している.
- 2003-03-25
著者
-
椿 広計
筑波大
-
椿 広計
東京大学工学部計数工学科
-
椿 広計
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
浅野 美代子
大東文化大学
-
椿 広計
筑波大学大学院ビジネス科学研究科:統計数理研究所リスク解析戦略研究センター
-
椿 広計
情報・システム研究機構統計数理研究所
-
椿 広計
筑波大学大学院 社会工学系ビジネス科学研究科経営システム科学専攻 企業科学専攻システムズマネジメントコース
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