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講演抄録/キーワード
講演名 2012-04-12 13:30
解像度適応型ARIMAによる個々のトレンドの時系列予測
中山裕貴阿多信吾岡 育生阪市大IN2012-1
抄録 (和) トラヒックトレンドの時系列データを分析,予測することはトラヒック制御や資源管理などネットワークの管理,運用の面で重要である.しかし,トラヒックトレンドは時間の変化,コンテンツの種類および人気に強く依存するため正確な予測は困難である.本稿では,ウェーブレット変換と ARIMA モデルを組み合わせ,トラヒックトレンドを正確に予測する新たな手法を示す.まず,ARIMA モデルと比較することで,ウェーブレット変換を用いることにより精度が向上することを示す.しかしながら,解像度に応じて静的な時間粒度を用いていることから,誤差は大きいままである.そこで,本稿では,解像度に応じて時間粒度を動的に変化させる,RA-ARIMA(ResolutionAdaptive ARIMA)を提案する.P2P ファイル共有システムの実測データを用い,RA-ARIMA の平均 2 乗誤差と正規平均 2 乗誤差は Wavelet-ARIMA の 80%以上削減できていることを示す. 
(英) Analyzing and predicting the time series of traffic trends is important in the perspective of network operation and management. However, it is difficult to accurately predict traffic trends because this strongly depends on the time, the type of content, and its popularity. We propose a new method based on wavelet transform and the auto regressive integrated moving average (ARIMA) model to predict traffic trends more accurately. We first demonstrate that applying a wavelet transform can improve the accuracy of prediction compared to the original ARIMA model; however, it still has large error due to the fixed time granularity of each resolution. We therefore propose a resolution adaptive ARIMA (RA-ARIMA) model which is based on dynamic time granularity and a Wavelet-ARIMA model. We demonstrate that by applying it to the real monitored data in a major P2P file-sharing system the mean squared error and normalized mean squared error of RA-ARIMA can be reduced by more than 80% of that of Wavelet-ARIMA.
キーワード (和) 需要予測 / ウェーブレット変換 / 時系列解析 / ARIMAモデル / / / /  
(英) Demand-Prediction / Wavelet Transform / Time Series Analysis / ARIMA Models / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 4, IN2012-1, pp. 1-6, 2012年4月.
資料番号 IN2012-1 
発行日 2012-04-05 (IN) 
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 IN2012-1

研究会情報
研究会 IN  
開催期間 2012-04-12 - 2012-04-13 
開催地(和) 京都府中小企業会館 
開催地(英) Kyotofu-Chusho-Kigyo-Kaikan 
テーマ(和) 情報家電ネットワーク,ホームネットワーク,スマートグリッド,省エネルギー,M2M,Participatory Sensing,モバイルネットワーク,ユビキタスネットワーク,および一般 
テーマ(英) Home network, Smart Grid, Saving Energy, M2M, Participatory Sensing,Mobile Network, Ubiquitous Ntework, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2012-04-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 解像度適応型ARIMAによる個々のトレンドの時系列予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Forecasting individual trends using resolution adaptive arima 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 需要予測 / Demand-Prediction  
キーワード(2)(和/英) ウェーブレット変換 / Wavelet Transform  
キーワード(3)(和/英) 時系列解析 / Time Series Analysis  
キーワード(4)(和/英) ARIMAモデル / ARIMA Models  
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) 中山 裕貴 / Hiroki Nakayama / ナカヤマ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 大阪市立大学 (略称: 阪市大)
Osaka City University (略称: Osaka City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 阿多 信吾 / Shingo Ata / アタ シンゴ
第2著者 所属(和/英) 大阪市立大学 (略称: 阪市大)
Osaka City University (略称: Osaka City Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡 育生 / Ikuo Oka / オカ イクオ
第3著者 所属(和/英) 大阪市立大学 (略称: 阪市大)
Osaka City University (略称: Osaka City Univ.)
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講演者
発表日時 2012-04-12 13:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2012-1 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.4 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2012-04-05 


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