変化点検出を応用した時系列データからの突発現象の前兆検出アルゴリズム
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概要
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一般に,前兆現象は突発現象にそのものに比べて非常に目立ちにくく,その開始時刻は曖昧である.従来よく用いられてきた変化点検出法を適用した場合,このような微小で緩慢な変化は見逃されやすい.Tokunaga et al.1) では,Ide and Inoue2) の提案した特異スペクトル分析を応用した変化点検出法 (SST) を,多次元データを用いたアルゴリズム (MSST) へと拡張することで,鋭敏に前兆現象の開始時刻を推定出来ることを示した.MSST は,緩慢な変化も検出できる鋭敏な手法であるが,実データへの適用では誤検出が問題になる.本稿では,突発現象の大まかな開始時刻を予め検出し,さらに検出された時刻の前後で前兆現象の開始時刻と終了時刻を個別に探索することで,誤検出を劇的に減少させることができることを示す.
- 2010-12-09
著者
-
樋口 知之
統計数理研究所
-
樋口 知之
統数研
-
湯元 清文
九州大学
-
樋口 知之
統計数理研究所:科学技術振興機構
-
湯元 清文
九大
-
湯元 清文
九州大学理学部
-
徳永 旭将
九州大学理学府
-
池田 大輔
九州大学システム情報
-
中村 和幸
明治大学先端数理インスティチュート
-
吉川 顕正
九州大学理学府
-
魚住 禎司
九州大学宙空環境研究センター
-
藤本 晶子
宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所
-
森岡 昭
東北大学惑星プラズマ大気研究センター
-
CpmnGroup
CpmnGroup
-
湯元清文
九州大学宙空環境研究センター
-
Yumoto Kiyohumi
Kyushu Univ. Fukuoka Jpn
-
Higuchi T
Hokkaido Univ. Hokkaido Jpn
-
池田 大輔
九州大学システム情報科学研究院
-
樋口 知之
統計数理研
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