| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-10-20 10:00 バギングによる非線形予測のリスク評価 ○仲田和也・鈴木智也（茨城大）  CAS2011-33 NLP2011-60 |
|
| 抄録 | （和） | 現実世界のシステムの多くは非定常的であるため,将来変動の予測を行う際には直近の短期変動を学習 データにする必要がある.しかし,適切な予測器を構築するには充分なデータ量が要求され,学習データ数が減るほ ど予測器の信頼性は低下する.そこで本研究では,アンサンブル学習の一種であるバギングを応用することで将来変 動の期待分布を予測し,その標準偏差によって,予測誤差の危険性すなわちリスクを推定できることを示す.さらに, 高リスクと推定された際は予測を行わないことで,予測器の信頼性を向上させることができる.つまり,学習データ が少数であっても,低リスクかつ高精度な予測法を提案する. |
| （英） | Some real phenomena are derived from unstationary systems, and therefore we have to select recent historical data which is not long enough as learning data to make a predictor. However, short learning data reduce the learning ability of predictors and often cause large prediction errors. Thus, in the previous study, we estimate the distribution of future states by the bagging predictors, and also estimate the risk of prediction errors according to the standard deviation of the estimated distribution. Moreover, we demonstrate that the estimated risk helps us to avoid dangerous predictions and to improve the prediction accuracy and reliability through computational simulations using some short data derived from chaotic models or real systems. | |
| キーワード | （和） | 少数データ / 非線形時系列予測 / アンサンブル学習 / / / / / |
| （英） | short data / nonlinear prediction / ensemble learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 243, NLP2011-60, pp. 1-6, 2011年10月. | |
| 資料番号 | NLP2011-60 | |
| 発行日 | 2011-10-13 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2011-33 NLP2011-60 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS NLP |
| 開催期間 | 2011-10-20 - 2011-10-21 |
| 開催地（和） | 静岡大学 |
| 開催地（英） | Shizuoka Univ. |
| テーマ（和） | 回路とシステム一般 |
| テーマ（英） | Circuit and System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2011-10-CAS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | バギングによる非線形予測のリスク評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating the Risk of Nonlinear Prediction with the Bagging Algorithm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 少数データ / short data |
| キーワード(2)（和/英） | 非線形時系列予測 / nonlinear prediction |
| キーワード(3)（和/英） | アンサンブル学習 / ensemble learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲田 和也 / Kazuya Nakata / ナカタ カズヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 智也 / Tomoya Suzuki / スズキ トモヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-10-20 10:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2011-33, NLP2011-60 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.242(CAS), no.243(NLP) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-10-13 (CAS, NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]