Nonlinear Time Series Prediction By Genetic Algorithm

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-5

グループ名: 【C】平成16年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2004/09/02

タイトル(英語): Nonlinear Time Series Prediction By Genetic Algorithm

著者名: 陶超全 (早稲田大学),玄光男 (早稲田大学),片山博 (早稲田大学),程潤偉 (JANA Solutions)

キーワード: 遺伝のアルゴリズム|非線形時系列|回転対称基底関数|予測|Genetic Algorithm|Nonlinear Time Series|Radial Basis Function|Forecasting

要約(日本語): This work presents a Genetic Algorithms (GA) tuning nonlinear NARX Radial Basic Function (RBF) modeling approach to predict Time Series.The structure of proposed GA-tuning RBF-ARX method leads to an effective one-step-ahead prediction with the parameters (the widths, centers and weights of the RBF units) be automatically tuned. Case studies show that the proposal has acceptable accuracy as well as performance.

PDFファイルサイズ: 3,680 Kバイト