![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2022-08-09T01:18:54+00:00","","") #author("2022-08-09T01:41:18+00:00","","") [[FrontPage]] **司会）北田・書記）武藤 [#j9a02a5e] ***開始）9:30・終了）12:00 [#ga6365ee] ***欠席）遅刻） [#b0a66143] ***議事録 [#g79e25d5] //###########ここから#############// 高田さんの発表 -(沼田) -- -(清水) -- -(長瀬) -- -(武藤)ARIMAモデルを組み込んだ際のオリジナリティとは？ --最適化で(X,X,X)(X,X,X)などの数値を選ぶところに新規性がありそう -(川口)ARIMAモデルを用いることのメリットは？ --多くの組み合わせを用いて考察することができるのが強み？ -(北田)ARIMAモデルの的中率は？ --高いが株価だとさらに高い精度が必要なので、今後の課題 -(島部)ARIMAモデルのプログラム結果はどんな感じか？ --今回やった自動より手動の方が良い結果なので改善の余地あり -(大森) -- -(水上) -- -(レネ)Flexsimのライセンス期限が近いのでどっちをやっていくかの検討が必要 -(奥原)予測結果の上がり下がりに従って取引すれば勝てるかも -精度よりも取引タイミングを掴むために用いるのもいいのでは？ -NNは不透明、ARIMAモデルの統計手法を用いた方が説明しやすい ~ ~ 島部さんの発表 -(沼田) -- -(清水) -- -(長瀬) -- -(武藤) -- -(武藤)0件が過学習と感じる要因は何か？ --明らかに数十件出てくる手法なのに0件であるため -(川口)既存研究では0件でないのが多いのか？ --既存研究は東京などで2,3件出ている -(北田)p2以外にも手法は？ --いくつかあるので試してみたい -(島部) -- -(大森) -- -(高田)既存研究の予測粒度は？ --一丁目などの単位 -(水上) -- -(レネ)LiNGAMを使うのか？ --まだ検討中 -(奥原)DNNでどうやって離散的な予測結果(件数)を出しているのか？ --各ユニットから出る負の値をノイズとしてRel関数で0にしている --教師データは富山駅周辺でメッシュ赤があるが、予測結果は全て0になる -教師データ数を増やすか、少ないデータで予測している手法を模倣してみると良いかも ~ ~ ''全体に向けて'' - -次回研究会8/30→9/27に日時変更
