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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Probabilistic Prediction of Chaotic Time Series Using Similarity of Attractors and LOOCV Predictable Horizons for Obtaining Plausible Predictions

http://hdl.handle.net/10228/5935
http://hdl.handle.net/10228/5935
968cb290-d131-4498-834c-1eb0e658ccc6
名前 / ファイル ライセンス アクション
LNCS9491_72.pdf LNCS9491_72.pdf (1.8 MB)
アイテムタイプ 会議発表論文 = Conference Paper(1)
公開日 2016-12-09
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
タイトル
タイトル Probabilistic Prediction of Chaotic Time Series Using Similarity of Attractors and LOOCV Predictable Horizons for Obtaining Plausible Predictions
言語 en
言語
言語 eng
著者 黒木, 秀一

× 黒木, 秀一

WEKO 203
e-Rad_Researcher 40178124
Scopus著者ID 6603344371

ja 黒木, 秀一

en Kurogi, Shuichi

ja-Kana クロギ, シュウイチ

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Toidani, M.

× Toidani, M.

WEKO 17160

en Toidani, M.

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Shigematsu, R.

× Shigematsu, R.

WEKO 17161

en Shigematsu, R.

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松尾, 一矢

× 松尾, 一矢

WEKO 15851
e-Rad_Researcher 50612165
Scopus著者ID 24605819100
九工大研究者情報 100000803

en Matsuo, Kazuya

ja 松尾, 一矢

ja-Kana マツオ, カズヤ

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper presents a method for probabilistic prediction of chaotic time series. So far, we have developed several model selection methods for chaotic time series prediction, but the methods cannot estimate the predictable horizon of predicted time series. Instead of using model selection methods employing the estimation of mean square prediction error (MSE), we present a method to obtain a probabilistic prediction which provides a prediction of time series and the estimation of predictable horizon. The method obtains a set of plausible predictions by means of using the similarity of attractors of training time series and the time series predicted by a number of learning machines with different parameter values, and then obtains a smaller set of more plausible predictions with longer predictable horizons estimated by LOOCV (leave-one-out cross-validation) method. The effectiveness and the properties of the present method are shown by means of analyzing the result of numerical experiments.
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 22nd International Conference, ICONIP 2015, November 9-12, 2015, Istanbul, Turkey
書誌情報 Lecture Notes in Computer Science

巻 9491, p. 72-81, 発行日 2015-12-09
出版社
出版社 Springer
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_9
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-319-26554-4
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-319-26555-1
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0302-9743
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1611-3349
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2015 Springer International Publishing Switzerland. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Lecture Notes in Computer Science. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-319-26555-1_9.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Probabilistic prediction
キーワード
主題Scheme Other
主題 Attractors of chaotic time series
キーワード
主題Scheme Other
主題 Leave-one-out cross-validation
キーワード
主題Scheme Other
主題 Prediction of time series
キーワード
主題Scheme Other
主題 Estimation of predictable horizon
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/12_ja.html
連携ID
値 5606
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Ver.1 2023-05-15 14:06:08.055126
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