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J-GLOBAL ID：201602259137119698   整理番号：16A1206563

時系列データの予測に関する調査【Powered by NICT】

A survey on forecasting of time series data

著者 (3件)： Mahalakshmi G. (CSE Department, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India) ,  Sridevi S. (CSE Department, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India) ,  Rajaram S. (ECE Department, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCTIDE  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列分析と将来値予測は年前から主要な研究焦点となっている。時系列データの時系列分析と予測は,ビジネス,株式市場と交換,天候,電力需要,燃料のような製品のコストと使い方,電力などのような多くの応用で,時間と共に特定季節またはトレンディな変化を持つことを場所の任意の種類で有意差を見出した。時系列データの予測は重要な意思決定を行うために必要であることを有益な情報を組織を提供する。本論文では,異なるタイプの時系列データセットを予測するための各種技術の詳細な調査を提供した。調査は,全体の予測モデル,モデルに使用したアルゴリズムとより優れた性能と精度に使用される他の最適化技術をカバーしている。予測モデルを評価するために使用されている各種性能評価パラメータも本論文で議論した。本研究では,リーダーを与える時系列データを用いた予測内で起こる様々な研究に関するアイデア。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化手法 ,  意思決定 ,  *時系列分析 ,  性能評価 ,  電力需要 ,  予測モデル ,  電力 ,  アルゴリズム ,  株式市場 ,  有意差 ,  天候 ,  *時系列データ ,  モデル
準シソーラス用語： 値予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時系列データ ,  予測 ,  調査