講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-03-06 09:00
Wavelet分解における境界条件除去と分解レベル間相関を用いたトラフィック予測法 ○松末直也・長谷川 浩・佐藤健一(名大) PN2006-81 |
抄録 |
(和) |
本稿では,非間引き型Wavelet分解と多変量解析手法を用いた,長期依存性を有する時系列の推定手法を提案する.Wavelet変換においては解析フィルタの処理遅延の補償が必要であり,従来は本来予測されるべき将来の入力を仮定した上で変換を行なっていた.この為,変換系数列の終端部が時系列の逐次確定により変動する``Boundary Condition''と呼ばれる,予測の障害となる要因を抱えていた.本研究ではまず,Haar Wavelet変換を非間引き型とし,かつ適切な再構成公式を用いることでBoundary Conditionが克服可能であることを示す.続いて,周波数毎に複数レベルに分解された変換係数列の間での相関が大であることに着目し,全レベルの係数を同時予測する為の多変量解析としての定式化を行なう.提案手法は各時刻での予測処理に少数の四則演算しか要さないにも関わらず,高計算コストを必要とする,各レベルの変換係数を独立にRecursive Least Squares Algorithmにより予測する手法[Luan '05]と同等以上の性能が得られていることが示される. |
(英) |
In this paper, we propose a method of traffic prediction based on undecimated Haar Wavelet transform and vector autoregressive model. Firstly we show that so called Boundary condition, that means some future inputs are required to derive current Wavelet coefficients, can be resolved by combining undecimated formulation and Haar Wavelet. Unfortunately, localization in frequency domain is poor for the Haar Wavelet and it results in strong correlation between Wavelet coefficients at different frequencies is strongly correlated. Next, therefore, we propose a prediction method that employs vector autoregressive model so as to introduce the correlation. Numerical experiment shows that the proposed method has smaller prediction error than a conventional method[Luan `05] based on `A Trous transform, one of undecimated transforms, and Recursive Least-Squares algorithm to each frequency coefficients. |
キーワード |
(和) |
長期依存性 / Wavelet変換 / レベル間相関 / 多変量自己回帰モデル / トラフィック予測 / / / |
(英) |
Long range dependence / Wavelet transform / Scale correlation / Vector autoregressive model / Traffic prediction / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 546, PN2006-81, pp. 1-4, 2007年3月. |
資料番号 |
PN2006-81 |
発行日 |
2007-02-27 (PN) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PN2006-81 |