| 講演名 | 2009-08-04 ARTを用いた時系列予測におけるシステムの動的変化の検出法 花城 大輔, 中野 秀洋, 宮内 新, |
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| 抄録(和) | 時系列予測は、観測される時系列の背後に存在するダイナミクスを推定し、これを近似するモデルを構築することにより予測を行うことが基本である。しかし、何らかの外的な要因により、時系列を発生するシステムに変化が生じた場合は、これを適切に検出し、モデルを再構築することが必要である。本稿では、適応共鳴理論(ART)を用いたシステムの動的変化の検出法を提案する。本手法はノイズを含む観測時系列に対して、それを発生するシステムの動的変化を高い精度で検出することができる。数値実験を行い、提案手法の有効性を確認する。 |
| 抄録(英) | Time series prediction is based on estimating a system which generates time series and constructing a system model which approximates the system. However, if the system is changed by external factors, it is needed to detect the change correctly and to reconstruct the system model. In this paper, we propose a detection method to a dynamic system change using an ART. For noisy time series, the proposed method can detect the dynamic system change with high accuracy. Through numerical experiments, effectiveness of the proposed method is confirmed. |
| キーワード(和) | 時系列予測 / 適応共鳴理論 / 時変システム |
| キーワード(英) | Time Series Prediction / Adaptive Resonance Theory / Time-Variant System |
| 資料番号 | NLP2009-54 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2009/7/27(から1日開催) |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ARTを用いた時系列予測におけるシステムの動的変化の検出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A detection method to a dynamical system change in time series prediction using an ART |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列予測 / Time Series Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 適応共鳴理論 / Adaptive Resonance Theory |
| キーワード(3)（和/英） | 時変システム / Time-Variant System |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 花城 大輔 / Daisuke HANASHIRO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京都市大学 Tokyo City University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 秀洋 / Hidehiro NAKANO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京都市大学 Tokyo City University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宮内 新 / Arata MIYAUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京都市大学 Tokyo City University |
| 発表年月日 | 2009-08-04 |
| 資料番号 | NLP2009-54 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 167 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |