深層学習を用いた時系列情報予測に関する研究
基于深度学习的时间序列信息预测研究
基本信息
- 批准号:19K01591
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では、複数のLSTMを並列に動作させる機構を組み合わせることで、蜘蛛の糸のように複雑に収束する1系列を可能な限り少ない誤差で予測する新たなRNNの枠組みを提案した[1][2].更に、本研究では、データ間の関連性について、グレンジャー因果検定とクラスタリングを組み合わせ、真に有用な関連時系列を取捨選択する手法を構築した.更に、多変量時系列を統合させる際には、非線形回帰手法のサポートベクトル回帰を用いることで飛躍的に予測精度を向上させた[3].提案手法は計算コストの増加が問題点であったが、ESNを用いて計算コストの向上を図った[4].[1] Jun Rokui,“Historical time series prediction framework based on recurrent neural network using multivariate time series”,IIAI-AAI2021,pp.486-489,2021.[2] Jun Rokui, Rin Adachi,“Cell-expanded Long Short-term Memory", Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Conference on Advanced Intelligent Systems,2022.[3] 松浦 匠吾,六井 淳,"Recurrent Neural Networkに基づく複数時系列関係を考慮した時系列予測”,FIT2021講演論文集,第二分冊,pp27-32,2021.[4] 大嶽 和氣,六井 淳,"Echo State Networkを用いた高速な多変量時系列予測”,The 36st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 2022,2022.
在这项研究中,我们提出了一种新的 RNN 框架,通过结合并行操作多个 LSTM 的机制来预测单个序列,该序列像蜘蛛丝一样以尽可能小的错误方式收敛。[1]。此外,在本研究中,我们通过结合格兰杰因果检验和聚类来检查数据之间的关系,构建了一种选择真正有用的相关时间序列的方法。此外,在整合多元时间序列时,通过使用支持向量回归(一种非线性回归方法)可以显着提高预测精度[3]。该方法的问题是计算成本增加,但我们尝试通过使用ESN[4]来改善计算成本。 [1] Jun Rokui,“基于使用多元时间序列的循环神经网络的历史时间序列预测框架”,IIAI-AAI2021,第 486-489 页,2021。 [2] Jun Rokui,Rin Adachi,“细胞扩展长空-term Memory”,第12届软计算与智能系统国际会议和第23届先进智能国际会议联合Systems,2022。[3] Takugo Matsuura,Jun Mutsui,“基于递归神经网络的考虑多个时间序列关系的时间序列预测”,FIT2021 讲座论文集,第 2 卷,第 27-32 页,2021。[4] Waki Otake,六井淳《回声状态》 “利用网络进行高速多元时间序列预测”,日本人工智能学会2022年第36届年会,2022年。
项目成果
期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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