{"product_id":"ieej-zt20253-055","title":"重み自動修正機能を備えた適応調和型ハイブリッド予測法の開発","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-055\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2025\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Study on a Hybrid Prediction Method for Network Overload Forecasting in SDN\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e付研磊（関東学院大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eyanlei fu (Kanto Gakuin University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003eハイブリッド予測モデル|時系列予測|Hybrid Prediction Model|Time Series Forecasting\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003eネットワークトラフィックの時系列データには，線形的特徴（規則的な増減や季節性）と非線形的特徴（突発変動や複雑な依存関係）が混在しており，単独手法では十分な予測精度を得ることが困難である。本研究では，ARIMAとLSTMを統合し，重みの自動調整機能を備えた適応型ハイブリッドモテルを提案し，その有効性を実験的に検証した。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e86-88 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e807 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":46474957750511,"sku":"IEEJ-ZT20253-055-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_6ae2d06d-279b-4f08-9237-8110e1c47930.png?v=1747908813","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt20253-055","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}