| 講演名 | 1996/11/29 階層型ニューラルネットワーク群を用いた時系列予測 渡辺 栄治, |
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| 抄録(和) | 本報告では, 時変係数を有する時系列モデルを対象とした予測手法を提案する. ここでは, 時変係数の変動特性を把握するためにモジュール構造型ニューラルネットワークを導入する. まず, 時変係数を有する自己回帰モデルにおいて, 従来手法(Yule-Walker法)を用いた場合の問題点を明らかにする. 次に, モジュール構造型ニューラルネットワークによる時変時系列の予測手法を提案する. このモジュール構造型ニューラルネットワークは, 局所定常区間において時系列予測を行うニューラルネットワーク(NNT)とNNT間の関係を特徴づけるニューラルネットワーク(NNW)から構成されている. 更に, 局所定常区間を適応的に決定するための一手法を提案する. 最後に, 数値計算結果より提案手法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | In this report, a prediction method of time-varying time series data is proposed. In this method, a modular structured neural network is introduced for the purpose of grasping the changes of timevarying parameters. First, we show the reason why the conventional methods like the well-known Yule-walker method can not accurately predict such time series data. Next, by taking account of the above problem, a prediction method of time series data with time varying (non-stationary) property is proposed by introducing reasonably a modular structured neural network. This modular structured neural network is constructed by the hierarchical combination of each neural network (NNT) for the time series prediction in the local stationary section, and a neural network (NNW) for the prediction of weights contained in each NNT. Moreover, we propose a reasonable method for determination of the length of the local stationary section by using the additive learning ability of neural networks. The validity of the proposed method is confirmed through simulation experiments. |
| キーワード(和) | 時変パラメータ / 時系列予測 / 階層型ニューラルネットワーク群 / 追加学習 |
| キーワード(英) | Time-varying parameters / Time-series prediction / Group of neural networks / Additive learning |
| 資料番号 | NC96-57 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1996/11/29(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層型ニューラルネットワーク群を用いた時系列予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Time Series Prediction by using a Group of Multi Layered Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時変パラメータ / Time-varying parameters |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列予測 / Time-series prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 階層型ニューラルネットワーク群 / Group of neural networks |
| キーワード(4)（和/英） | 追加学習 / Additive learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡辺 栄治 / Eiji Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福山大学工学部情報処理工学科 Department of Information Processing Engineering Faculty of Engineering, Fukuyama University |
| 発表年月日 | 1996/11/29 |
| 資料番号 | NC96-57 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 393 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |