| 講演名 | 2009-12-21 強化学習を用いた高次元非線形時系列予測 高岩 麦, 佐藤 仁樹, |
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| 抄録(和) | 複数の非線形時系列から有効な情報を抽出し,強化学習を利用することにより非線形時系列の予測精度を改善した.まず,報酬を考慮した主成分分析に基づく状態空間圧縮法により,複数の時系列データを圧縮した.また,予測関数を近似するために必要となる基底を,基底の活性度を利用した適応的インデックス配分法により適応的に構築した.これらの手法により,複数の時系列から有効な情報を抽出した.さらに,時系列の非線形な関係を表現するために強化学習を利用した.その結果,非線形時系列データに対する予測誤差を改善できた. |
| 抄録(英) | We extracted principal elements from several nonlinear time series and reduced the prediction error of the time series using reinforcement learning. First, we compressed the time series using state space compression based on reward-weighted principal component analysis. Next, we constructed an orthonormal basis for approximating a prediction function using adaptive basis construction based on activity-oriented index allocation. With these methods, principal elements could be extracted from the time series. Finally, we used reinforcement learning, which can express nonlinear relations between the time series, demonstrating that the prediction error of the time series can be reduced. |
| キーワード(和) | 強化学習 / 多変量解析 / 関数近似 / 非線形 / 予測 |
| キーワード(英) | reinforcement learning / multivariate analysis / function approximation / nonlinear / prediction |
| 資料番号 | NLP2009-133 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2009/12/14(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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習を用いた高次元非線形時系列予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | High-dimensional Nonlinear Time Series Prediction with Reinforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | 多変量解析 / multivariate analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 関数近似 / function approximation |
| キーワード(4)（和/英） | 非線形 / nonlinear |
| キーワード(5)（和/英） | 予測 / prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高岩 麦 / Baku TAKAIWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学システム情報科学研究科 School of Systems Information Science, Future University Hakodate |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 仁樹 / Hideki SATOH |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学システム情報科学研究科 School of Systems Information Science, Future University Hakodate |
| 発表年月日 | 2009-12-21 |
| 資料番号 | NLP2009-133 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | 354 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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