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J-GLOBAL ID：201602214582092629   Reference number：16A0269005

A Novel Approach to Time Series Forecasting using Deep Learning and Linear Model

深層学習と線形モデルを併用した時系列予測手法

Author (5)： HIRATA TAKAOMI (山口大学大学院理工学研究科) ,  KUREMOTO TAKASHI (山口大学大学院理工学研究科) ,  OBAYASHI MASANAO (山口大学大学院理工学研究科) ,  MABU SHINGO (山口大学大学院理工学研究科) ,  KOBAYASHI KUNIKAZU (愛知県立大学情報科学部)
Material： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
Volume： 136  Issue： 3  Page： 348-356 (J-STAGE)  Publication year： 2016 
JST Material Number： S0810A  ISSN： 0385-4221  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *machine learning ,  neural network(biomodel) ,  time series ,  prediction model ,  *ARMA model ,  time series analysis ,  Boltzmann machine ,  multilayer perceptron
Semi thesaurus term： *deep learning ,  time series forecast ,  *ARIMA model ,  ARIMA

JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (16)：

• (1) G. E. P. Box and D. A. Pierce : “Distribution of residual autocorrelations in autoregressive-integrated moving average time series models”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 65, No. 332, pp. 1509-1526 (1970)
• (2) M. Casdagli : “Nonlinear prediction of chaotic time series”, Physica D, Vol. 35, pp. 335-356 (1989)
• (3) G. E. Hinton and R. R. Salakhutdinov : “Reducing the dimensionality of data with neural networks”, Science, Vol. 313, pp. 504-507 (2006)
• (4) N. L. Roux and Y. Bengio : “Representational power of restricted Boltzmann machines and deep belief networks”, Neural Computation, Vol. 20, pp. 1631-1649 (2008)
• (5) T. Kuremoto, S. Kimura, K. Kobayashi, and M. Obayashi : “Time series forecasting using restricted Boltzmann machines”, Proceedings of the 8th International Conference on Intelligent Computing (ICIC2012), Communications in Computer and Information Science (CCIS), Springer-Verlag, Vol. 304, pp. 17-22 (2012)

Terms in the title (5)： 深層学習 ,  線形モデル ,  併用 ,  時系列 ,  予測手法