2024-03-28T17:07:36Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001995412023-04-27T10:00:04Z01164:02735:09724:09904
海運経済時系列予測における浸透学習法の学習方法に関する研究A training method of percolative learning model for the shipping market predictionjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00199451/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=199541&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan横浜国立大学大学院環境情報学府/商船三井システムズ(株)横浜国立大学大学院環境情報学府横浜国立大学大学院環境情報学府淵上, 淳子高石, 一樹長尾, 智晴日本は,原料やエネルギーなどの資源についてほぼ 100 % を輸入に頼っており,その貿易量の 99.6 % を担う外航海運は,日本の経済や国民生活にとって必要不可欠な産業インフラおよびライフラインとして重要な役割を果たしている.外航海運は世界単一市場のため,熾烈な国際競争は不可避であることから,各社では他社に先んじて対応するべく,海運経済の将来予測への期待が高まっている.一方で,海運のみならず経済時系列予測の既存研究は,過去の観測点のみを使用して将来を予測するため,不確実性の高い将来の変動を精度高く予測することが困難であるという課題がある.本論文では,学習時において未来の観測点を使用する浸透学習法を用いて,浸透の学習方法に関する改善を行い,浸透学習を用いることで従来手法と比較して同等以上の精度が得られることを確認した.Japan depends on imports for almost all resources such as raw materials and energy. In this respect, as an industrial infrastructure and lifeline, oceangoing shipping which support 99.6% of seaborne trade (quantity-wise) is indispensable for Japanese economy and their life. Since the shipping industry is in a single world market, an intense international competition is inevitable. And so, to act in advance of competitors, every companies expect the tool to predict the future of the shipping market. On the other hand, it can be said not only for shipping that the existing research on time series forecasting on economics uses only past observation points, and it is difficult to predict future fluctuations more accurately. In this paper, we propose a training method of percolative learning model. We apply this method to test problems of predicting future shipping market. The results indicate that the proposed method is more accurate and effective than the conventional method.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2019-MPS-1254162019-09-182188-88332019-09-10