振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1997-11-21
• タイトル: 振幅と周期が時間とともに変化する時系列データのニューラルネットワークによる予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Neural network reproduction of time series data with varying amplitudes and frequencies
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: お茶の水女子大学情報科学科
• 著者所属: お茶の水女子大学情報科学科
• 著者所属: お茶の水女子大学情報科学科
• 著者所属: 宮崎大学工学部電気電子工学科
• 著者所属: お茶の水女子大学情報科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Sciences, Ochanomizu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Sciences, Ochanomizu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Sciences, Ochanomizu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Electronic Engineering, Miyazaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Sciences, Ochanomizu University
• 著者名: 小野寺, 光永; 長嶋, 雲兵; 吉田, 裕亮; 青山, 智夫; 細矢, 治夫
• 著者名(英): Mitsue, Onodera; Umpei, Nagashima; Hiroaki, Yoshida; Tomoo, Aoyama; Haruo, Hosoya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生体の断層イメージを測定する核磁気共鳴のシグナルや Belousov?Zhabotinsky反応 () などの振動反応の酸化還元ポテンシャルは、振幅と周期が時間とともに変化していく時系列データである。しかし、従来の統計的手法では振幅変化及び周期変化を同時に追うことは困難であり、その予測は難しかった。そこで本研究では、時間とともに振幅と周期が同時に変化する時系列データの予測を行うために、ニューラルネットワークからなるモデルを構築した。本モデルを用いて4種類のモデル関数による数値実験を行い、最小自乗法を用いた際の結果と比較したところ、学習区間においては最小自乗法の方が精度が高い傾向にあるが、予測区間においては本モデルの方が精度が高いことがわかった。特に振幅変化の予測では本モデルの方が高い精度を得ることができることがわかった。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: An artificial neural network simulation was applied to the recognition and reproduction of time series data whose amplitudes and frequencies simultaneously change with time. The model is composed of two neural networks respectively predicting the change of amplitudes and frequencies. The results of out model were compared with those of trained by the least squares method using four kinds of model functions. Our model gives higher quality results than the least squares method especially in the prediction of amplitude change.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 1997, 号 113(1997-MPS-016), p. 31-36, 発行日 1997-11-21
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会