講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-07-05 12:55
線形予測とリストを用いたカオス制御 ○宮地佑典・伊藤大輔・上田哲史(徳島大) NLP2012-39 |
抄録 |
(和) |
本報告は,線形予測モデルと入出力のデータリストを用いた状態予測カオス制御法を提案する.
線形予測モデルは将来の値をそれまでの時系列データより線形写像として予測する手法であり,線形確率過程から生成される時系列の予測に非常に適している.この手法をカオス制御に応用し,予測値を用いたカオス制御を実現する.しかし,線形
予測モデルはカオスのような非線形システムから生成される時系列を予測するのに適していない.つまり,非線形性の強い時系列予測では予測精度が著しく低下し,制御性能に影響を及ぼす.そこで,入出力の組み合わせデータをリストとして保存しておき,非線形性の強い部分ではリストを用いて状態予測する.これにより,非線形性の強い部分においても精度よく未来の状態を予測することができ,制御性能の向上が期待できる. |
(英) |
In this study, we propose a chaos controlling with a linear prediction and lists. A linear prediction model is the technique that can predict the future state of systems by using past states. It is suitable for the prediction of time series. We apply this for a chaos controlling, and propose the chaos controlling by using prediction value. However, a linear prediction model is ruled unfit to predict of nonlinear systems like chaos. Thus, in highly non-linearity systems, the prediction accuracy become diminished and performance of controller negatively affect. So, The return value of target systems is kept as lists and list data is used for the controlling in highly non-linearity region. By this way, even if the systems has highly non-linearity,our controller can be stabilized from chaos, and can be improved the performance. |
キーワード |
(和) |
カオス制御 / 線形予測モデル / / / / / / |
(英) |
controlling chaos / A linear prediction / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 117, NLP2012-39, pp. 7-12, 2012年7月. |
資料番号 |
NLP2012-39 |
発行日 |
2012-06-28 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2012-39 |