特許
J-GLOBAL ID：200903078049842176
時系列予測方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
三好 秀和 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-326554
公開番号（公開出願番号）：特開平6-175998
出願日： 1992年12月07日
公開日（公表日）： 1994年06月24日
要約：
【要約】【目的】 過去および現在の時系列パターンとニューラルネットワークを用いて、観測できない要素を含む将来の時系列パターンを予測する時系列予測方法を提供する。【構成】 入力層6と中間層8、文脈層7と中間層8、中間層8と出力層9の各層間に学習で重みの変動する重み付き接続線10,11,12を有し、中間層から文脈層に向かって重み固定の接続線13を有するリカレント型ニューラルネットワークを用い、現時刻t以前の予測誤差パターンを入力層に入力し、重み固定の接続線を用いて時刻(t-1)の中間層の出力を文脈層に入力し、時刻(t+1)の時系列パターンを出力層へ教師信号として、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの学習を行い、学習済みの前記ニューラルネットワークを用いて時系列予測を行う。
請求項（抜粋）：
過去および現在の時系列パターンとニューラルネットワークを用いて、将来の時系列パターンを予測する時系列予測方法であって、入力層、中間層、出力層および文脈層から構成されるとともに、前記入力層と中間層、文脈層と中間層、中間層と出力層の各層間に学習で重みの変動する重み付き接続線を設け、前記中間層から文脈層に向かって重み固定の接続線を設けたニューラルネットワークを用い、現時刻t以前の予測誤差パターンを前記入力層に入力し、前記重み固定の接続線を用いて、時刻(t-1)の前記中間層の出力を前記文脈層に入力し、時刻(t+1)の時系列パターンを前記出力層へ教師信号として入力し、バックプロパゲーション法によりニューラルネットワークの学習を行い、学習済みの前記ニューラルネットワークを用いて時系列予測を行うことを特徴とする時系列予測方法。
IPC (2件)：
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