| 講演名 | 2005/11/11 カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワーク(テーマセッション「ランダムネスと予測～その基礎と応用」及び一般, ランダムネスと予測-その基礎と応用1) 中原 正貴, 井上 浩孝, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 世の中全ての事象は特別な環境でない限り時間とともに変化していく.例えば, 気象変化や自然環境, エネルギー使用量や株価, 身近なところではテレビの番組表も時間の流れにそって変わっていくものである.それゆえ, 人間が時間の流れていく先の変化を知ろうとする「予測」は歴史さえも左右するものであり, 古代から様々な方法で行われてきた.現代における予測はコンピュータシミュレーションを利用したものがほとんどであり、これまで時系列予測問題はARモデルのような統計的な手続きを使用して解析されてきた.しかし, 従来の統計的手法の予測能力は不規則に変化し続けるデータに対しては無力であり, 限界があるとされてきた.そこで, 近年, 時系列予測を行うためのニューラルネットワークによる方法が提案されており, 従来用いられている統計的手法のARMAモデルと比較して, 良好な予測精度を得ることが報告されている.ニューラルネットワークを用いた手法では高い予測精度が得られるが, 研究者各自が各問題に対するニューラルネットワークの構成や学習係数等のパラメータを事前に決める必要がある.特定の問題に対して最適なネットワーク構造を決定することは難しく, 大変煩わしい作業である.この煩わしい状況を避けるため, 自己生成ニューラルネットワークがネットワーク設計の容易さのために注目を集めている.本研究では自己生成ニューラルネットワークを使って予測を行い, 従来手法と比較し, 分析した.従来手法と比較した結果, 従来手法よりもより高速に, 高い予測精度が得られることがわかった. |
| 抄録(英) | In this paper, we present a performanse characteristic of self-generating neural networks(SGNNs) applied to time series prediction. Although SGNNs are originally proposed on adopting to classification/clustering problems by automatically constructing self-generating neural tree(SGNT) from given training data set, this SGNNs architecture seems to be applicable to time series prediction. So, we investigate the possibility of SGNNs application to time series prediction problems. Moreover, we investigate an ensemble averaging effect of SGNTs to improve the prediction accuracy for two time series prediction problems. |
| キーワード(和) | 自己生成ニューラルネットワーク / アンサンブル学習法 / 時系列予測 / カオス |
| キーワード(英) | Self-Generating Neural Networks / Ensemble Learning / Time Series Prediction / Chaos |
| 資料番号 | NLP2005-63,NC2005-55 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
|---|---|
| 開催期間 | 2005/11/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワーク(テーマセッション「ランダムネスと予測～その基礎と応用」及び一般, ランダムネスと予測-その基礎と応用1) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Ensemble Self-Generating Neural Networks for Chaotic Time Series Prediction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己生成ニューラルネットワーク / Self-Generating Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | アンサンブル学習法 / Ensemble Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列予測 / Time Series Prediction |
| キーワード(4)（和/英） | カオス / Chaos |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中原 正貴 / Masaki NAKAHARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 呉工業高等専門学校専攻科機械電気工学専攻 Kure National College of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井上 浩孝 / Hirotaka INOUE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 呉工業高等専門学校電気情報工学科 Kure National College of Technology |
| 発表年月日 | 2005/11/11 |
| 資料番号 | NLP2005-63,NC2005-55 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 418 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |