| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 3H |
| セッション名 |
| 生体情報科学 |
| 講演日 |
| 2009/09/02 |
| 講演場所(会議室等) |
| H会場（9号館2F 923教室） |
| 講演番号 |
| G-014 |
| タイトル |
| 複合ニューラルネットワークによる効率的なカオス時系列予測 |
| 著者名 |
| 小笠原 亨, 井上 浩孝, |
| キーワード |
| 複合ニューラルネットワーク, カオス時系列予測, 階層型ニューラルネットワーク, ローカルモデル |
| 抄録 |
| バックプロパゲーション学習を用いた代表的な階層型ニューラルネットワークと最近傍決定則を使用したローカルモデルを組み合わせた複合ニューラルネットワークを提案する.この複合ニューラルネットワークの性能を評価するにあたり、Mackey-GlassデータやK.U.Leuven competitionデータといったカオス時系列予測のベンチマーク問題に適用させ、それぞれ単独の予測器で予測を行うよりも長期予測が可能であることを示す. |
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