2019 Fiscal Year Annual Research Report
Time series analysis and their optimization
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26870738
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
樋口 友紀 摂南大学, 経営学部, 准教授 (60552065)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 時系列解析 / 予測 / ブランド / 遺伝的アルゴリズム / 棚配置 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)「店舗における最適商品棚配置問題」本テーマでは最適な商品陳列を遺伝的アルゴリズムにより定式化している。昨年度末から本年度にかけ、棚数や選択商品数の変化および配置に伴う商品の重複の有無などにより収束世代数がどのように変化するかといった問題について、これまでに行ってきた全ての研究結果をもって、その傾向を論文にまとめた。本年度はこの成果を論文誌にて発表している。
(2)「ブランド選択推移構造の分析」本テーマにおいては、これまでに航空機ブランドにおけるブランド変遷について調査を実施している。この調査結果を用いてブランド変遷が上位シフトすることを確認しており、また、同データにて消費者の知覚品質をブランドのランク作成に反映した上での評価も行った。昨年度には本研究成果の一部を学会にて発表しており、今年度はこれらの結果に微修正を加え論文としてまとめている。また、今年度は本論文の投稿および論文誌掲載を予定していたが、一部航空機ブランドの統廃合の実施から、今後改めて変化後の社会環境に合わせたデータを利用するため再調整を行うこととした。
(3)「各種予測手法の精度向上、改良」
予測理論部分として①GAによる線形モデルと非線形モデルを組み合わせたトレンド除去手法＋最小分散指数平滑化定数を用いた予測、②ニューラルネットワークを用いた予測、の2手法を提案している。昨年度、ARIMAモデルにおけるAICによる次数決定部分でのGA手法適用について、計算プログラムを作成するなどし、論文を完成させた。本年度はこの研究成果の一部を学会にて発表している。また、間歇データを対象とした予測精度の向上にも引き続き取り組んでいる。
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