時系列予測のための適応型指数平滑移動平均法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-054

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Adaptive Exponential Smoothing Moving Average for Time Series Forecasting

著者名: 松村太希（千葉大学）,中間公啓（千葉大学）,小圷成一（千葉大学）,銭飛（関東学院大学）

著者名(英語): Matsumura Taiki (Chiba University),Nakama Kimihiro (Chiba University),Koakutsu Seiichi (Chiba University),Qian Fei (Kanto Gakuin University)

キーワード: 時系列予測|指数平滑法|単純移動平均|time series forecasting|exponential smoothing|simple moving average

要約(日本語): 本稿では, 平滑化係数を,時系列データの変動に応じて動的に調整する時系列予測手法として,指数平滑化と単純移動平均を組み合わせた手法である適応型指数平滑移動平均法を提案する。提案手法は,適応性,安定性,計算効率の3つの側面で優れている。適応性については,時系列データの急激な変動と緩やかな変動の両方に対してバランスの取れた予測が実現できる。安定性については,時系列データが急変する場合でも安定した予測を提供できる。計算効率については,計算負荷が比較的軽く,リアルタイム予測にも適するため,ネットワークの負荷予測に

本誌掲載ページ: 84-86 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 628 Kバイト