2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[3E4-GS-2] 機械学習:時系列データ

2022年6月16日(木) 15:30 〜 17:10 E会場 (Room E)

座長:市川 嘉裕(奈良高専)[遠隔]

16:10 〜 16:30

[3E4-GS-2-03] 時系列予測手法の精度比較

〇關谷 純一1,2、村上 晴美1 (1. 大阪市立大学、2. トランスコスモス株式会社)

キーワード:機械学習、予測競技大会、時系列手法、ベンチマーク

時系列予測の問題を解くために,どのモデルや手法を選択すればよいか決定することは難しい.M-competitionsをはじめとする予測競技大会はあるが,採用される手法の偏りや参加者による手法の作りこみのため,結果をそのまま適用することができない.本研究の目的は,時系列予測手法の選定のため,代表的な手法として統計モデル,機械学習モデルをバランスよく採用して,シンプルで標準的な実験の枠組みを作ることである.M-Competitionsでベンチマークとして採用された手法を基本に,機械学習の競技大会でよく使用されている勾配ブースティング等を追加し,M4 Competitionのデータを用いて時系列予測手法の精度の比較実験を行った.

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