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J-GLOBAL ID：201802275550249753   整理番号：18A0277717

Bayesフィルタリングモデルとファジィニューラルネットワークを用いた時系列予測【Powered by NICT】

Time series prediction using bayesian filtering model and fuzzy neural networks

著者 (1件)： Xiao Qinkun (Department of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an City, Shaanxi Province, 710032, PR China)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 140  ページ： 104-113  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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： 時系列予測は挑戦的な研究課題,特に多段前進予測である。本論文では,Bayesフィルタリングモデル(BFM)とタイプ2ファジィニューラルネットワーク(FNN)の組み合わせに基づいて提案した新しい多重ステップ先行時系列予測モデル。最近の研究は2型FNNモデルは多重ステップ先行時系列予測のための有望な戦略であることを示す,同時に,BFMは再帰に基づいた配列情報処理法,予測,フィルタリングと平滑時系列データのための効果的に使用されている。本論文では,FNNベース直接予測モデルの性能を向上させるために再帰に基づいたBFMを考察した。BFM2FNNと命名した結合モデルは多重ステップ先行時系列データを予測するために開発される。シミュレーションと比較結果は,提案したモデルがより有効性とロバスト性であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *フィルタリング ,  ロバスト性 ,  多重化 ,  予測モデル ,  結合モデル ,  *予測 ,  *ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 時系列データ ,  *時系列予測 ,  *Bayesフィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マルチ-ステップ-アヘッド ,  時系列予測 ,  2型FNN ,  B FM ,  BFM2FNN

分類 (4件)： 光デバイス一般  (BD06010L) ,  その他の光伝送素子  (BD06040S) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayesフィルタリング ,  モデル ,  ファジィニューラルネットワーク ,  時系列予測