2026-05-14T05:40:56Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214705 2025-01-19T16:30:26Z 6504:10735:10805

変分推論・非線形フィルタリングを駆使した時系列データの潜在モデルの推論・予測 石曽根, 毅 樋口, 知之 中村, 和幸 ソフトウェア科学・工学 時系列データが従うモデルを同定することは，予測・制御等において極めて重要な意義を持つ．この目的を達成するために，確率的 RNN モデルと粒子フィルタを活用した手法である FIVOs が注目を集めている．しかし，FIVOs は粒子の退化による学習効率の低下・学習コストの増大といった問題を抱えている．本発表では，これらを解決する新しい潜在モデルの推論手法として，確率的 RNN モデルと EnKF を組み合わせた手法を提案する．提案手法は，シミュレーションデータ・実データに対し，既存研究を上回る予測精度を達成し，解釈可能性のある結果が提供できたことを報告する． conference paper 情報処理学会 2021-03-04 application/pdf 第83回全国大会講演論文集 1 2021 191 192 AN00349328 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/214705/files/IPSJ-Z83-4J-03.pdf jpn