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講演抄録/キーワード
講演名 2011-01-26 10:55
2次元格子状結合発振器システムを用いたカオス時系列データの自動予測に関する研究
佐々木達也山内将行広島工大)・西尾芳文徳島大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 気象データなどの自然界の現象だけでなく,
人間の経済活動などにおいても,多くの時系列データが存在する.
特に,気象データの予測が可能であれば,
様々な災害から逃れるすべにもなるとも考えられ,
非常に重要なことであると考えられる.
近年,様々な研究がなされており,様々な手法が提案されている.
これらの研究には統計的手法や,過去の観測値から関数を用いて近似し,
予測を行う数学的手法などが多い.
我々は,以前の研究において,van der Pol発振器をインダクタで格子状に結合したシステムを,
手動と自動を組み合わせた手法で調整し,任意の時系列データの合成と予測を行った.
我々の以前の手法では,手動で調整するため,人間の感覚による調整が入る利点はあるが,
労力と時間が非常にかかる.
また,自動化した部分も一定のパラメータ区間の全解探索であったため,
29あるパラメータと9ある初期値の内,自動化できたのは4パラメータのみであった.

そこで,本研究では,最急降下でローカルにおける最適値を見つけるように変更し,
全てのパラメータを自動で決定できるようにした,
最初に調整する以外は自動で予測を行うことが可能なシステムを提案する. 
(英) We can see the time-series data in this natural world,
and human economic activity has a lot of time-series data.
If accuracy of weather forecast is very high, we can avert from disaster.
Therefore, we can say the time-series prediction is very important.
Recently, many researches of prediction are carried out.
In these study, statistics methods or methods of making an equation are often used.
In our previous study, we proposed a automatic prediction system by 3x3 coupled van der Pol oscillators system.
The system was adjusted by manual and automatic.
All solutions in a limited parametric space were automatically found.
Therefore, this method automatically adjusted only 4 parameters and other parameters are adjusted by hand motion.
The accuracy of prediction was high, because optimization of human power is used.
However, calculation(prediction) time is long.

In this study, we propose a new automatic prediction method by 3x3 van der Pol oscillator's system.
This new method obtains a solution by steepest descent method, and is automatically adjust all parameter.
キーワード (和) 未来予測 / 時系列データ / van der Pol発振器 / / / / /  
(英) future prediction / time-series data / van der Pol oscillator / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 387, NLP2010-159, pp. 193-198, 2011年1月.
資料番号 NLP2010-159 
発行日 2011-01-17 (NLP, NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC NLP  
開催期間 2011-01-24 - 2011-01-26 
開催地(和) 北大 百年記念館 
開催地(英) Hokakido Univ. 
テーマ(和) 一般 および 雑音を有効利用する神経系やそのモデル 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2011-01-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 2次元格子状結合発振器システムを用いたカオス時系列データの自動予測に関する研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Research of Automatic Prediction of Chaos Time-Series Data by 2D Lattice Coupled Oscillators System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 未来予測 / future prediction  
キーワード(2)(和/英) 時系列データ / time-series data  
キーワード(3)(和/英) van der Pol発振器 / van der Pol oscillator  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 佐々木 達也 / Tatsuya Sasaki / ササキ タツヤ
第1著者 所属(和/英) 広島工業大学 (略称: 広島工大)
Hiroshima Institute of Technology (略称: Hiroshima Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山内 将行 / Masayuki Yamauchi / ヤマウチ マサユキ
第2著者 所属(和/英) 広島工業大学 (略称: 広島工大)
Hiroshima Institute of Technology (略称: Hiroshima Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 西尾 芳文 / Yoshifumi Nishio / ニシオ ヨシフミ
第3著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Tokushimahima Univ.)
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講演者
発表日時 2011-01-26 10:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2010-159,IEICE-NC2010-123 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.387(NLP), no.388(NC) 
ページ範囲 pp.193-198 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2011-01-17,IEICE-NC-2011-01-17 


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