| 講演名 | 1996/3/18 リカレントニューラルネットによる時系列予測に関する研究 渡邊 歩, 森村 信雄, 永野 俊, |
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| 抄録(和) | 現在, 経済指標の予測は盛んに行われているが, その1手法としてニューラルネットを用いたものがある. 本論文では, 予測する経済指標と同数のリカレントニューラルネットを用いた相互結合を持つ基本モジュールにより構成される長期予測システムを提案する. そして提案したシステムは単純な構造であるにもかかわらず, よい予測精度を持っていることをコンピュータ・シミュレーションにより示す. |
| 抄録(英) | Neural nets are thought to be one of the useful solutions for time series prediction. In this paper, we propose a new neural net system for long term prediction. The proposed system is composed of the same number of basic modular recurrent neural nets as that of economic indexes and mutual connections between them at the hidden layer. It was shown by computer simulation that the system did good prediction in spite of it's relatively simple structure. |
| キーワード(和) | リカレントニューラルネット / 経済指標予測 |
| キーワード(英) | Recurrent Neural Networks / Prediction of economic indicators |
| 資料番号 | NC-95-118 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1996/3/18(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（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） | リカレントニューラルネットによる時系列予測に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | リカレントニューラルネット / Recurrent Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | 経済指標予測 / Prediction of economic indicators |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡邊 歩 / Ayumi Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 法政大学工学 College of Engineering, Hosei University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森村 信雄 / Nobuo Morimura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部 College of Engineering, Hosei University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 永野 俊 / Takeshi Nagano |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 法政大学工学部 College of Engineering, Hosei University |
| 発表年月日 | 1996/3/18 |
| 資料番号 | NC-95-118 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 598 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |