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J-GLOBAL ID：201702237825581291   整理番号：17A1422539

PM時系列に適用した予測者の非線形結合法【Powered by NICT】

Nonlinear combination method of forecasters applied to PM time series

著者 (3件)： de Mattos Neto Paulo S.G. (Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Centro de Informatica (CIn), Av. Jornalista Anibal Fernandes s/n, Recife, Brazil) ,  Cavalcanti George D.C. (Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Centro de Informatica (CIn), Av. Jornalista Anibal Fernandes s/n, Recife, Brazil) ,  Madeiro Francisco (Universidade Catolica de Pernambuco (UNICAP), Centro de Ciencias e Tecnologia (CCT), Rua do Principe 526, Recife, Brazil)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 95  ページ： 65-72  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 他の予測と人工神経回路網を組み合わせたハイブリッドシステムは,時系列予測のための広く用いられている。これに関連して,いくつかのアーキテクチャは,誤差(残差)から抽出した時間的パターン,すなわち,時系列間の差とこの時系列の予測を用いた。これらのアーキテクチャは,関連する理論的及び実用的結果に達した。しかし,これらのハイブリッドシステムを用いた複雑な時系列の学習過程における二の未解決の問題が生じるが,時系列の基礎となる,線形および非線形パターンは適切にモデル化されることを保証することは困難であると時系列予測と誤差系列予測を組合わせる最良の機能は不明である。これに関連して,本研究は予測を結合するための非線形組合せ(NoLiC)法を提案した。NoLiC法は二段階,すなわちi)時系列とそれらのそれぞれの残差のためのモデルパラメータの推定,ii)多層パーセプトロンを用いたこれらのモデルを組み合わせた最良の関数の探索から構成されるハイブリッドシステムである。実験シミュレーションは公衆衛生にとって非常に重要で四実世界の複雑な時系列を用いて実施し,六性能指標を用いて評価した。結果は,文献の研究と比較した場合,NoLiC法は優れた結果を達することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  公衆衛生 ,  残差 ,  *予測 ,  多層パーセプトロン ,  *線形性 ,  シミュレーション ,  計算機アーキテクチャ ,  モデリング
準シソーラス用語： 性能指標 ,  モデルパラメータ ,  学習過程 ,  時系列予測 ,  ハイブリッドシステム ,  *非線形結合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測 ,  組合せ ,  残差解析 ,  大気汚染 ,  ハイブリッドシステム

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Pm ,  時系列 ,  予測 ,  非線形結合