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J-GLOBAL ID：202202228752618363   整理番号：22A1116044

再帰的不完全擬似逆行列に基づくモデリングと予測【JST・京大機械翻訳】

Modelling and forecasting based on recursive incomplete pseudoinverse matrices

著者 (4件)： Filelis - Papadopoulos Christos K. (Department of Computer Science, University College Cork, Western Gateway Building, Cork, Co. Cork, Ireland) ,  Kyziropoulos Panagiotis E. (Department of Computer Science, University College Cork, Western Gateway Building, Cork, Co. Cork, Ireland) ,  Morrison John P. (Department of Computer Science, University College Cork, Western Gateway Building, Cork, Co. Cork, Ireland) ,  O‘Reilly Philip (Cork University Business School, University College Cork, O‘Rahilly Building, Cork, Co. Cork, Ireland)
資料名： Mathematics and Computers in Simulation  (Mathematics and Computers in Simulation)
巻： 197  ページ： 358-376  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0497C  ISSN： 0378-4754  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： 時系列モデリングは,工学と金融を含むいくつかの分野で広い応用スペクトルを持っている。ほとんどの伝統的モデリング技術は,ユーザ観察に基づく入力データと手動前処理に関連した仮定に依存し,それらは自動的に変化する特性で時系列を分析するのに不適当であり,一方,より一般的なモデリング技術は,通常,アプリケーションと調整のための計算作業の増加を必要とする。最近,基底関数の適応的に決定した集合を利用する再帰的Schur補完技術に基づく一般的モデリングフレームワークを提案した。ここでは,大きなデータセットに対する前処理された反復法と組み合わせた再帰的不完全擬似逆行列に基づく新しい修正アプローチを提案した。このスパース手法は,ストレージ要求を大幅に削減し,手順の再帰的性質は,新しい基底関数の追加後の前処理器の再計算を避ける。さらに,データの異なるウィンドウに対する係数の更新および事前定義基底関数を,前処理として不完全擬似逆行列を用いて実行することができた。正弦波基底関数の事例を,新しい適応周波数推定技術と共に提示した。得られたモデルの安定性について,基底関数の選択に関して考察した。また,機械学習技術から誘導した基礎の事例についても論じた。数値結果を示し,提案した方法の適用性,普遍性と有効性を示した。他の方法との比較結果は,選択した時系列の大部分に対して,7%から80%の間のRMSE改善予測を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  予測 ,  逐次近似 ,  正弦波 ,  時系列 ,  スペクトル ,  金融 ,  *モデリング ,  応用プログラム ,  モデル ,  プリプロセッサ ,  周波数推定 ,  基底関数
準シソーラス用語： 入力データ ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 予測 ,  不完全擬似逆行列 ,  モデリング ,  周波数推定

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 擬似逆行列 ,  モデリング ,  予測