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J-GLOBAL ID:201902262480141307   整理番号:19A1607644

時系列予測のためのクラスタリングモデル【JST・京大機械翻訳】

A clustering model for time-series forecasting
著者 (3件):
資料名:
巻: 2019  号: MIPRO  ページ: 1105-1109  発行年: 2019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:
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本論文では,時系列予測に用いられるクラスタベースモデルに対する新しい整数計画法を考察した。時系列において類似の状況を表す一連のパターンを見出すことを目的とする文献にはいくつかのアプローチがある。目標変数を予測するために,異なるタイプのフィッティング法を,同じパターンに属するデータのセットに適用することができた。ターゲット変数の予測値と実値の間の全二乗偏差を最小化するために,パターンのクラスタリングと同じクラスタの値の平均値として目標値の予測を用いる方法を提案した。また,実際に良い解を達成する発見的方法を提案した。本手法を空中花粉濃度の短期予測に適用した。この方法をいくつかの一般的アプローチと比較する実験結果を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  分子・遺伝情報処理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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