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J-GLOBAL ID：201702234500150131   整理番号：17A0757616

ニューラルネットワークの利用下での予測精度を向上させる方法【Powered by NICT】

The Method to Improve Forecasting Accuracy under the Utilization of Neural Network

著者 (3件)： Takeyasu Kazuhiro ,  Higuchi Yuki ,  Tsuchida Yuta
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 208-213  発行年： 2016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： 業界では,正確な予測を非常に重要な問題である。正しい予測を実施されていないならば,多くの株を生じる及び/又は,商品の欠如を引き起こす。時系列分析,ニューラルネットワークと他の方法は,この問題に適用した。本論文では,ニューラルネットワークを適用し,多層パーセプトロンアルゴリズムを新たに開発した。法は消費財の元の出荷データに適用した。データの大きく変わろうとしている場合,神経回路網は過去のデータを正しく把握できないため,これに対処する新しい方法を考案した。複数セクションにデータを繰り返すことにより,滑らかな変化を確立し,よりスムーズに学習ニューラルネットワークとなるであろう。は良好な結果を得た。結果は,前(Takeyasuら(2012)[4])開発した方法と比較した。全部で半数の症例に対して良好な結果を得た。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多層パーセプトロン ,  神経回路網 ,  *ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  学習 ,  消費財 ,  時系列分析 ,  出荷
準シソーラス用語： *予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： ニューラルネットワーク ,  予測精度