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J-GLOBAL ID：202202264543598545   整理番号：22A1071366

指数関数的減衰時系列予測のための時間伸縮回帰法

Time-Rescaling regression method for exponential decay time series predictions

著者 (3件)： Shintani Masaru (Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  Shintani Masaru (Corporate Development Department, FORCIA, Inc.) ,  Umeno Ken (Graduate School of Informatics, Kyoto University)
資料名： JSIAM Letters (Web)  (JSIAM Letters (Web))
巻： 14  ページ： 45-48(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0115A  ISSN： 1883-0617  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 指数法則は世界中の様々なシステムで発見されている。本研究では,指数関数的減衰時系列予測のための2つの既存の解析法と,1つの提案する解析法を紹介した。提案方法は指数関数的減衰法則に関する時間軸の伸縮に基づく線形回帰によって与えた。提案方法は乱数を用いた性能評価と実データを用いた検証により,既存の方法よりも高い予測精度を持つことを確かめた。提案方法は世界に遍在する,指数関数でモデル化される実際のデータを分析するために使用できる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *数学的性質 ,  指数関数 ,  予測 ,  *予測技法 ,  回帰分析 ,  減衰 ,  ランダム処理 ,  性能評価 ,  データ解析
準シソーラス用語： ランダマイゼーション ,  時系列予測 ,  線形回帰

著者キーワード (4件)： 解析的時系列予測法 ,  指数関数 ,  需要推定 ,  書籍曲線

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• 1) R. A. Yaffee and M. McGee, An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting: With Applications of SAS® and SPSS®, Academic Press, Cambridge, 2000.
• 2) D. C. Montgomery, C. L. Jennings and M. Kulahci, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, 2nd edn., John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, 2015.
• 3) P. J. Brockwell and R. A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, 3rd edn., Springer, Cham, 2016.
• 4) K. Kalpakis, D. Gada and V. Puttagunta, Distance measures for effective clustering of ARIMA time-series, in: Proc. of 2001 IEEE International Conference on Data Mining, pp. 273-280, IEEE, 2001.
• 5) R. Hyndman, A. Koehler, K. Ord and R. Snyder, Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach, Springer-Verlag, Berlin, 2008.

タイトルに関連する用語 (3件)： 指数関数的減衰 ,  時系列予測 ,  伸縮